Scale AI

データラベリングと専門知識を活かした作業を効率化したい方に、データラベリングと専門知識が求められる業務の整理・運用を支援します。機械学習やAI開発に向けた教師データの準備、ラベル付けの品質管理、専門的な判断が必要なアノテーション作業を進める場面で役立ちます。

画像・動画・テキスト・3Dセンサーデータまで幅広く扱える、人手による高品質なデータラベリングを実現するのがこのツールです。専門家が明確なガイドラインに沿って判定することで曖昧さを抑え、ポリゴン、リレーション、属性、階層構造にも対応した柔軟なアノテーション作業を行えます。さらに、サンプル出力の品質チェックや例外ケースのエスカレーションにも対応しており、安全性が重視される分野や複雑な実世界データでも、モデル学習に必要な信頼性の高いグラウンドトゥルースをチームで取得できます。

ワークフローの自動化と品質保証を効率化したい現場に、Product Nameが役立ちます。業務フローの自動化からテスト、検証、品質管理までを一元的に支援し、作業の抜け漏れや確認負荷を減らしながら、安定した運用を目指せます。

キューイング、サンプリング、コンセンサス、エスカレーションまでを一貫して定義し、アノテーション品質を測定可能な状態で管理できるツールです。自動ルーティングでタスクを適格な作業者に割り当て、ゴールデンセットで精度の推移を継続的に追跡します。さらに、監査機能と課題追跡システムにより、意見の相違や修正内容を記録し、次回の運用に反映できます。引き継ぎやステータス確認も自動化できるため、研究者はハードエラー分析やデータセット設計に集中しながら、予算やスケジュールを守って品質目標の達成を目指せます。

合成データとデータ拡張は、AIモデルの学習に必要なデータを効率よく増やし、データ不足や偏りを補うための手法です。限られた実データだけでは十分な学習が難しい場面でも、さまざまな条件やパターンを追加して、モデルの精度向上や汎用性の強化に役立ちます。

クラスの偏りを補正し、希少な事象まで再現したい場面で役立つのが、合成サンプルを生成するこのツールです。実データを拡張して、照明の違い、遮蔽、ドメインシフトへの耐性を高められるほか、シナリオを細かく制御しながらモデルを安全にストレステストできます。厳選した実データと目的に応じた合成データセットを組み合わせることで、より多くのケースを検証し、バイアスの軽減や、実環境では集めにくいサンプル待ちによる開発停滞の回避にもつながります。

AIモデルの**評価、レッドチーム演習、安全性検証**を効率化するための機能群です。モデルの弱点やリスクを洗い出し、より安全で信頼性の高い運用につなげられます。

標準化された評価で各スライスの精度と障害モードを可視化し、LLMのプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、コンテンツリスクまで体系的に検証できます。レッドチームフレームワークとして本番環境の動作差分や回帰をダッシュボードで追跡し、逸脱があればアラートを通知します。さらに、証拠に基づいて修正の優先順位を決め、エンジニアリング、ポリシー、製品リーダーの間でリスク認識をそろえながら、信頼性とコンプライアンスの向上を支援します。

統合、セキュリティ、ガバナンスを一元的に管理できる環境です。複数のシステムやサービスを連携しながら、アクセス制御や運用ルールを整理し、安心して活用できる体制づくりを支援します。

クラウドストレージ、MLOpsパイプライン、チケットシステムを連携させ、データの受け渡しを双方向でスムーズに行えるようにします。ロールベースのアクセス制御、暗号化、監査ログによってコンプライアンス要件にも対応し、データの所在や保持に関するポリシーも地域ごとの要件に合わせて管理できます。こうしたガバナンスにより、データライフサイクルを可視化しながら統制を強化でき、場当たり的な実験を、プロトタイプから本番環境まで拡張しやすい再現性の高い運用へとつなげます。