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実績・事例（アノテｰションサイト）

実績・事例

GAFAMをはじめとする
多くの企業様のプロジェクトを支援しています。

徹底したセキュリティ体制と高精度なアノテーションにより
医療業界、自動車業界、IT業界など幅広い分野のAI開発プロジェクトに参画しています。



翻訳・ドキュメント・アノテーション実績

実績・事例Case Study

CASE 01
先進的医療機器のAI開発プロジェクト
医療機器製造メーカー様

必要となる作業
  • 手術や診断の支援を目的とした先進的医療機器のAI開発。
  • 内視鏡画像やレントゲン画像などの実データを使用して、十数種のラベルのインスタンスセグメンテーションを行う。
お客様の
課題
  • 機密性の高い医療データを扱うため、リモートワークや海外への業務委託は避けたい。
  • 素材となるデータと外注作業者の使用するツールの整合性に不安がある。
当社の
解決策
  • 当社オフィス内にこのプロジェクト専用のセキュリティルームを構築。オンサイトでの運用としました。室内にはプロジェクトメンバーのみ立ち入り許可とすることで、データの安全性とプロジェクト自体の機密性も確保しました。
  • 使用ツールのバージョン管理を適切に行うことで、お客様とアノテーターの環境を統一。データの整合性を確保しました。
作業数
 10,000 件
作業期間
 2ヶ月間
ここがポイント
  • ISMSを取得したヒューマンサイエンス社内のセキュリティルームを利用してオンサイトで運用。
  • 徹底したセキュリティ管理と作業者教育で万全のデータ管理を実現。
  • 新しいアノテーションツールの導入やバージョンのアップデートにもフレキシブルに対応。

CASE 02
自動運転AIの精度向上プロジェクト
AI技術開発メーカー様

必要となる作業
  • 自動運転技術向上のためのアノテーション。ドライブレコーダーの映像を素材に対象物や領域を指定してタグ付けを行う。
お客様の
課題
  • 長期の稼働を計画しているが、作業内容が単調でアノテーターの定着率が低い。また優秀なアノテーターが育ってもすぐに辞めてしまう。
当社の
解決策
  • 当社の契約するアノテーターから、このプロジェクトの作業に適性のある人材を選抜してチームを編成しました。
  • チーム内で定期的なミーティングを実施。アノテーターの疑問をそのままにしない仕組みづくりで品質と生産性を安定化。
  • 担当業務の配置替えや、チームの移動を定期的に実施。品質を確保しながら環境に変化を加えることで、アノテーターのモチベーション維持や達成感につなげました。
作業数
 6,000 件以上
作業期間
 6ヶ月以上
ここがポイント
  • ヒューマンサイエンスが直接契約するリソースから、そのプロジェクトの作業に適性のある人材でチームを編成します。
  • プロジェクト開始後にも変化や達成感を作り出すことでアノテーターのモチベーションを維持。長期の就業につなげることで作業品質を安定化。

CASE 03
AIアシスタントのユーザーリクエスト理解度向上プロジェクト
グローバルIT企業様

必要となる作業
  • ユーザーの音声リクエストに対して、AIアシスタントがその意図を正しく理解してユーザーの望む動作がとれるようにする。
  • 作業者はAIがとった動作に対してひとつひとつタグ付けを行ってAIの理解度を評価する。
お客様の
課題
  • 2ヶ月以内に40名体制のチームを構築したい。
  • 守秘性が極めて高いプロジェクトであるためセキュリティルームでの作業が必須。
  • 難易度が高く、洞察力や判断力が求められる作業なので習熟したアノテーターだけで作業を進めたい。実作業を開始する前にアノテーターへのトレーニングが必須。
  • 自社からリソースを確保することはコスト面で困難。
当社の
解決策
  • まず当社既存のセキュリティルームでプロジェクトを始動しながら、40名が稼働できる新たなセキュリティルームを1.5ヶ月で新設しました。
  • アノテーターの習熟度に応じたチーム体制やトレーニングプログラムを確立しました。ナレッジの共有や更新を活発に行うことで、品質を向上、安定させることができました。
作業数
 約450,000件
作業期間
 6ヶ月間
ここがポイント
  • お客様の基準を満たすセキュリティルームをヒューマンサイエンスがご用意。増設にも速やかに対応。
  • アノテーターへのセキュリティ教育を徹底。リソースと環境の両面で高いセキュリティ基準を満たしたプロジェクト管理を実現。
  • 情報共有やメンバー間のコミュニケーションを密に行うことで、アノテーターの作業習熟をサポート。トレーニング期間の短縮と生産性の向上によるコストカットを実現。

CASE 04
OCRテキスト認識精度向上のためのプロジェクト
グローバルIT企業様

必要となる作業
  • OCRの認識精度向上のため、路線図や飲食店のメニューの画像などからテキスト領域を抽出してAIが理解できるデータに変換する。
  • 作業者はテキスト領域を手作業で選択してひとつひとつに正しい情報を付加する。
お客様の
課題
  • 期限内に最大限の稼働時間を確保したいが、自社のリソースだけでは補いきれない。
  • 難易度が高い作業のため、一旦採用したリソースからもトレーニング中のリタイアが続出。プロジェクトの進行が困難。　　
当社の
解決策
  • 案件に特化した採用テストを新たに設計して実施。合格者のみでチームを編成することでリタイアを減少させ、稼働効率を向上させました。
  • トレーニングで好成績だったアノテーターの人的傾向を分析し、似た傾向のリソースを積極的に追加採用しました。
  • 英語のガイドラインや資料をそのまま理解できるリソースでチームを編成しました。資料を翻訳するプロセスをなくすことでコストの削減を実現しました。
件数
 22,000件
作業期間
 1,600時間/月
ここがポイント
  • ヒューマンサイエンスがこれまでに培ったドキュメント制作のスキルや多言語対応のリソースが、このプロジェクトでのテスト制作やチーム編成にも生かされました。
  • その成果として当初の想定基準を超える高い稼働効率を実現しました。

CASE 05
契約書の内容確認のAI自動化プロジェクト
グローバルIT企業様

必要となる作業
  • 契約書の内容確認の自動化を目的として、テキストを分析する作業。
  • 作業者は契約書類を読んで、特定の文言や表現を抽出して分類、ラベリングを行う。専門用語の理解と、複雑なラベリングの定義づけが必要。
お客様の
課題
  • 社内のリソースが不足しており、教師データを量産するための仕組みづくりが進まない。
  • PoC（概念実証）を実施するために何から手をつけるべきかがわからない。
  • 作業ルールの策定やナレッジの標準化、マネジメントの仕組みづくりから経験のある人に相談したい。
当社の
解決策
  • 当社リソースから経験豊富なアノテーター1名をお客様先常駐で派遣しました。
  • お客様の課題をお聞きし、合意をとりながら作業工程や判断基準をマニュアル化しました。
  • 今後のアノテーションの拡大に向けたマネジメントの課題を具体化して、継続できる仕組みを構築しました。
件数
 約200件
作業期間
 3ヶ月間
ここがポイント
  • ヒューマンサイエンスから経験あるプロジェクトマネージャーを派遣することで、現在と今後の課題を可視化。
  • お客様の環境に常駐することで、きめ細かな対応とデータの機密性の確保を両立。アノテーション体制の拡大に向けた仕組みづくりに貢献しました。

CASE 06
体内組織の領域自動判定AI PoCプロジェクト
医療機器メーカー様

必要となる作業
  • CTスライス画像のインスタンスセグメンテーション
お客様の
課題
  • CTスライス画像のインスタンスセグメンテーション。
  • 手の空いているエンジニアなどでアノテーション内製化を試みたが、アノテーション仕様書などの整備が追い付かず、品質のばらつきや生産量に問題が生じ、計画通りに進まない。
当社の
解決策
  • 弊社契約アノテーター（医療系アノテーション経験者）を活用した迅速なプロジェクト立ち上げ。
  • 顧客支給のアノテーション実施済サンプルデータから弊社でアノテーション仕様書を作成。
件数
 約2,000件
作業期間
 2週間
ここがポイント
  • お客様ご支給のアノテーション済データ、Q&Aを通じ、アノテーション仕様書を作成。
  • 上記仕様書に加えて、文章で説明しづらい部分については、アノテーション済サンプルデータを教育時の限度見本として活用し、アノテーターの習熟期間の短縮を実現しました。
  • 弊社で厳選した契約アノテーターと、習熟期間の短縮により、プロジェクト立ち上げ後の早い段階から、高い生産性を確保することで、難易度が高い作業にも関わらず、お客様ご要望の納期に対応することができ、品質と納期の両面において、お客様から高いご評価をいただきました。

CASE 07
会話文の感情判定AIプロジェクト
コンテンツ制作IT企業様

必要となる作業
  • 会話文テキストに対して8種類の感情をラベリング。
お客様の
課題
  • これまで社内のエンジニア一人でアノテーション作業を行ってきたため、教師データの作成が進まない。 そのため外注化を考えているが、曖昧で正解が特定しづらいアノテーション作業であるため、ラベリングに個人差が大きく、一貫性のある品質の高い教師データ作成できるか不安。
  • 複数人での作業や外注化をする際に、ラベリングのバラつきを抑え、品質安定化を図る基準書の作成経験やノウハウがない。
当社の
解決策
  • お客様との外注契約前にトライアルを行い、お客様で品質評価を実施。
  • 弊社でアノテーション基準書を作成。
  • トリプルパスを採用（同じデータを3名がアノテーションし、多数決でラベルを選択、決定する。）
件数
 20,000件
作業期間
 約2ヶ月間
ここがポイント
  • トライアル中にお客様とのQ&Aやコミュニケーション、フィードバックをいただきながら、曖昧性が高いアノテーションにも関わらず、お客様の要望にあったアノテーション仕様書を作成することができました。また、仕様書は、お客様内で行う定期的な追加学習の際にも役立てることができました
  • こまめな分納を行うことで、お客様からのFBやご要望にタイムリーに対応することで、お客様の品質に対する不安を解消。
  • トリプルパスに加え、PMのチェックとタイムリーな作業者へのフィードバック、定期ミーティングの実施により、曖昧性の高い言語アノテーションにありがちな、作業者の判定結果のバラツキ、傾向の偏りを抑えながら品質の安定化と一貫性を確保し、お客様から高いご評価をいただきました。

CASE 08
機械操作の動作分析AIプロジェクト
工作機械メーカー様

必要となる作業
  • 機械操作の人物に対するキーポイントアノテーション
お客様の
課題
  • 社内にアノテーションを量産するノウハウがなく、安定した品質、生産性確保する体制を構築できない。
  • 打点位置の曖昧性が高いため、ポイント打点位置の個人差が大きく、自社内で人を揃えてアノテーションを行っても、品質のバラつきが大きく、やり直しが多く発生していた。
  • アノテーション時の判断のバラつきを抑えるマニュアル作成のポイントや要点がつかめず、それらに課題を感じている。
  • データの守秘性が高く、お客様準備のツールを使用して、国内で作業を行って欲しい。
当社の
解決策
  • セキュリティ教育を受けた、弊社登録の国内アノテーターで迅速にプロジェクトチームを立ち上げ。
  • 作業を進める中で、エッジケースへの対応や判断基準を蓄積し、お客様ご支給のマニュアルへフィードバックを実施。
件数
 3,000ファイル
作業期間
 3週間
ここがポイント
  • プロジェクトの立ち上げ時にPMが実際に作業を行い、お客様と作業仕様についてQ&Aを重ねることで、マニュアルに落とし込みきれない細かい仕様を理解することに努めました。
  • 作業に関する細かいポイント、エッジケースの判断基準等のノウハウや情報を蓄積、文書化し、作業者教育に活用することで、教育時間の短縮が図れ、スムーズなチームの立ち上げと品質の安定化に成功しました。
    蓄積した情報をお客様と共有することで、お客様の作業マニュアル作成や、アノテーション外注化を行う際のお客様のノウハウ獲得につながりました。

その他の導入事例

  • 自然言語処理
    AIアシスタント用データ生成
    AIアシスタントの精度向上のためのプロジェクト。ネイティブ話者をアサインして、一般的なユーザーがAIアシスタントにリクエストとして発話する可能性が高い自然なテキストを量産生成しました。
  • 地図情報
    地図アプリルート提案機能向上
    地図アプリのユーザー満足度向上プロジェクト。アプリが認識している位置情報や提案するルートが適正であるかを評価することで、より正確な情報が付加された高品質な教師データを量産しました。
  • OCR・テキスト
    画像テキスト認識精度向上
    画像からのテキスト領域抽出。海外企業様からのご依頼。英語の作業マニュアルやフィードバックをそのまま理解、運用できるリソースによるアノテーターチームを3営業日で編成。翻訳や通訳に時間を割くことなく期日内にプロジェクトを完了しました。
  • 音声認識
    音声読み上げの教師データ作成
    多言語の音声読み上げによる教師データの作成プロジェクト。各言語のネイティブ話者でプロジェクトチームを編成。日本語、英語、中国語、韓国語で音声データを作成。当社の翻訳事業で培ったリソースがお役に立った事例です。
  • 機械翻訳評価
    機械翻訳の教師データ作成
    機械翻訳のアウトプットを評価して教師データの品質を改善するプロジェクト。自然言語処理とも連携することで翻訳精度の向上に役立てます。当社の翻訳事業の経験とAI/アノテーションでの自然言語処理の知見の両方が活かされた事例です。
  • 意図抽出
    検索エンジンの精度評価
    検索エンジンの理解力を向上させるためのプロジェクト。ユーザーの検索入力に対してブラウザが適切な結果を表示しているかを作業者がひとつひとつ評価しました。

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