機械学習領域でAWSのポジションを狙う「ScaleAI」の挑戦

〜質の高いトレーニングデータの提供に注力することで、AI開発を加速させる〜

今週のテーマ：機械学習

以前、弊社CTO長谷川がブログに書いたように、AIの学習には『質の良いトレーニングデータ』を『適切な量』用意することが大切です。そのためには、データのラベル付けや、データを機械学習に適した形に修正して質の良いデータを生産する「アノテーション」という作業が必要です。

これまで、こうした作業は人の手で行われることが一般的でした。そのため、良いデータがあったとしても、ラベル付けなどのアノテーションを行う人がいい加減だった場合には精度の良いAIにならないという問題も起き、何より人件費や時間等、様々なリソースを必要とする点が課題の一つであり、AI開発における大きな足枷となっていました。

そこで今回は、そのような課題を解決するAIアプリケーションのトレーニングデータの提供に特化したScale AIという会社を紹介したいと思います。

💡 この記事から得られる３つのポイント

・Scale AIについて

・短期間で大量データをアノテートする方法

・Scale AIがもたらすもの

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目次

Scale AIとは？

Scale AIが提供するサービス

なぜ短期間で大量のデータアノテーションを行うことができるのか？

Scale AIは何をもたらすのか？

AIビジネスデザイナーのワンポイントアドバイス

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Scale AIとは？

「AI開発を加速させる」をミッションに掲げるScale AIは、Yコンビネータから出資を受けて2016年にサンフランシスコで創業されました。創業当初は、機械学習プロジェクトにおける「データのラベリング（アノテーション）」代行プラットフォームとして、主に自動運転系企業が収集する画像データの処理を事業の中心としていました。その後、データの収集、アノテーション、キュレーション、クリーンアップ、機械学習モデルの構築と監視の支援など、サービスを拡張し、現在ではマイクロソフトやOpen AIを含む300以上の企業に導入され、米国の空軍と陸軍の人工知能（AI）の導入も支援しています。

https://scale.com/federal-llm

Scale AIは、機械学習における多種多様なツールとインフラを提供することで、機械学習領域におけるAWSのようなポジションを目指しているといいます。

なお、Scale AIのCEOであるAlex Wangは、幼少期から天才と言われ、19歳でMITを中退してScale AIを創業した人物として知られており、25歳で既にビリオネアになるなど話題性のある人物です。

Scale AIが提供するサービス

Scale AIは、企業や開発者がAIモデルの学習・改善に使用するための高品質のトレーニングデータにアクセスできるツールやプラットフォームを提供しています。具体的なサービスをいくつかご紹介します。