
概要
※こちらは2022年9月27日に開催したウェビナーのオンデマンド動画視聴申し込みページです。
昨今、生産性の向上などを目的に企業におけるAIの導入が加速し、自社でAIの開発に取り組む事業会社や、AIの開発を受注するシステム開発会社などが増加しています。一方で、高精度のAIを開発するには、膨大な教師データが必要とされるため、AIエンジニアがその作成に多くの作業時間を費やすことになり、AIモデルの作成など、AIの開発に当たって重要なプロセスに十分な時間を確保できないという課題が生じています。
本ウェビナーでは、AIモデル開発に必要なアノテーションデータ(教師データ・学習データ)の収集・加工を代行する「TATSUKI Annotation」がAI開発の課題と解決策をご紹介します。また様々シーンでの活用事例と合わせてご紹介します。「TASUKI」を活用することで、社内のアノテーション作業の負担を減らし、AIエンジニアがより知的生産活動に専念できるようになります。

想定する対象者
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アノテーションルールの資料作成に時間がかかり、気軽に依頼できない
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依頼時に気づかなかったルール抜けや誤解作業でやり直しが大量に発生する
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大量の作業データを検品する時間がない

アジェンダ
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AI開発に必要なデータとは?
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データの重要性
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データ準備の課題
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ソフトバンク実践方法
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導入事例のご紹介
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質疑応答

スピーカー
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佐藤 哲太
ソフトバンク株式会社
テクノロジーユニット AI戦略室 AIプロジェクト推進部
TASUKI事業課 課長ソフトバンクの社内ベンチャー制度を活用し、アノテーション事業をゼロから立ち上げ。AIエンジニアのデータ作成にかける時間を減らし、日本のAI発展を加速させることをミッションに掲げ、現在CTO直下の組織にてソフトバンク およびグループ各社の教師データ作成を担う事業をリード。