AI革命のインフラを目指すFastLabel、シードラウンドにて総額6500万円の資金調達を実施

最終更新日:2024/02/16

AIの実用化に欠かせないアノテーションプラットフォームを開発・提供するFastLabel株式会社が、株式会社ジェネシア・ベンチャーズらを引受先とする第三者割当増資により、総額6500万円の資金調達を実施します。

このAIニュースのポイント

FastLabelが総額6500万円の資金調達を実施しプロダクトを強化
データ傾向を瞬時に把握し、高速に開発サイクルを回すことが可能に
未然にデータ起因の手戻りを減らし、モデル制度を効率よく改善、AIの実用化を加速

FastLabel株式会社　メンバー

■ 資金調達背景
FastLabelは「AI革命のインフラになる」をミッションに掲げており、2020年1月の創業以来、AI開発企業へ向けて、アノテーションプラットフォームの提供を通してAIの実用化をサポートしています。
そして、今回の調達資金を元に、さらなるプロダクト強化を行います。

FastLabel 開発システムイメージ

■ AI実用化を妨げる原因の6割は教師データにある
AIはアルゴリズムに教師データを与え、学習させることで、その力を利用できるようになります。
しかし、教師データが足りないことやビジネス上のユースケースを網羅できていないことが原因で、AIが期待するパフォーマンスを発揮できず、実用化のボトルネックになっています。

■ データのパターンを事前に把握することが困難
通常、AIプロジェクトは全てのデータをアノテーションしてから、モデル開発・評価を実施するというウォーターフォール型で進められます。

しかし、プロジェクト初期段階では「どのようなパターンのデータがあるかわからない」、「どのようなアノテーション方法が最適かわからない」など、データ傾向が把握できず、不確実な要素が多い状態です。

そのため、プロジェクト終盤で予期していなかったパターンのデータやアノテーションの間違いが発見され、当初期待したパフォーマンスが発揮されない状況になります。
その場合、アノテーションデータの修正や再収集が必要になり、莫大な工数を要します。

■ データ傾向を瞬時に把握し、高速に開発サイクルを回すことが可能に
FastLabelでは、リアルタイム連携のアノテーションサービスによって、アノテーションの途中でAIを学習させて精度を確認できたり、データの偏りなどを瞬時にウェブ上でチェックできることでこのような手戻りを未然に防ぎます。

リアルタイムアノテーションサービスウェブ画面

また、一般的なメトリクスによる評価だけでなく、ビジネスシーンに合わせてデータを絞り込み精度を確認するなどの詳細なデータ分析が可能で、ビジネス上欠かせないデータの傾向を簡単に発見できます。
これにより、アノテーションデータを追加したり、アルゴリズムを変更するなどの改善アクションを素早く取れるようになります。

このようにFastLabelを活用することで、アジャイル手法で開発サイクルを回し、AI開発を高速に進めることが容易になります。
未然にデータ起因の手戻りを減らすことで、モデル精度を効率よく改善し、AIの実用化を加速できます。

アノテーションシステム　イメージ画面

■ 導入事例
株式会社Ridge-iは、FastLabelのアノテーションサービスで教師データ作成コストが約6分の1に！
当初、どれくらい教師データを増やすと目標精度を達成できるか不明だったため、余裕をもたせ3000件のアノテーション作業を外注する予定でした。
しかし、FastLabelは従量課金の料金体系で、目標精度が達成できた時点で教師データ作成をストップできます。
結果として、500枚で目標精度を達成でき、教師データ作成コストも削減し、短期間でAIの精度を改善できました。

■ 引受先からのコメント

ジェネシア・ベンチャーズ相良俊輔氏

株式会社ジェネシア・ベンチャーズの相良俊輔氏は、
“AI”が既存産業の深く大きな課題を解いていくこれからの時代において、質の良いツルハシを提供することで巨大産業のインフラの一端を担おうとするFastLabel社のビジョンに共感し、今回出資参画させていただくことを決めました。
人間とアルゴリズムがなめらかに協働する社会の実現に向けて、FastLabelの非連続な成長にコミットしていきたいと思います！と話しています。

■ 今後の展望
今後FastLabelは、アノテーションサービスだけでなくデータ管理・分析など、AI開発フロー全体をスムーズに進めるための開発を進めていきます。今回のプロダクト強化にともない、先着10社限定で2週間の無料トライアルを提供しています。

出典：PR TIMES