CHALLENGES
こんな課題はありませんか？
学習データが足りない
精度を上げたいが、そもそも学習に使えるデータが十分に集まらない。
レアケースが集まらない
事故や異常など、発生頻度が低いシーンのデータをそろえられない。
アノテーションの負荷
収集できても、ラベル付けの工数と品質のばらつきがボトルネックになる。
撮影コストと制約
現場での撮影は、稼働への影響や安全面の制約から実施が難しい。
FEATURES
学習用画像・動画データセット生成の特徴
01条件を指定したデータ生成
カメラ画角・時間帯・人数・行動など、条件を指定してデータを生成します。
02レアケースの再現
収集が難しい異常・事故シーンを、安全に再現してデータ化します。
03アノテーション付きで提供
検出対象のラベルを付与した状態で納品し、そのまま学習・評価に利用できます。
04既存データとの組み合わせ
お手元の実データと組み合わせ、不足しているクラスだけを補うこともできます。
USE CASES
活用シーン
検知AIの学習
不足しているクラスのデータを補い、学習の立ち上げを早めます。
モデルの評価
条件をそろえた評価用データセットで、モデル間の比較を行います。
PoCの事前検証
本番データを収集する前に、実現可能性を確認します。
継続的な精度改善
運用で見つかった弱点に対し、狙ったデータを追加します。
FLOW
導入までの流れ
STEP 01
お問い合わせ
フォームまたはお電話でご連絡ください。
STEP 02
現場ヒアリング
課題と現場環境をお伺いし、適用可否を判断します。
STEP 03
PoC（実証実験）
実データで精度と効果を検証します。
STEP 04
本導入
既存システムと連携し、本番環境を構築します。
STEP 05
運用サポート
精度モニタリングと改善、現場定着まで伴走します。
FAQ
よくあるご質問
どのようなデータを用意すればよいですか？
現場写真や仕様書など、再現したい状況が分かる資料をご用意ください。既存データがなくても、要件のヒアリングから対応可能です。
生成したデータで精度は上がりますか？
対象や条件により異なります。まずは小規模に生成し、実データでの評価とあわせて効果を確認する進め方をおすすめしています。
アノテーションの形式は指定できますか？
はい。学習環境に合わせたフォーマットで納品します。
データの権利関係はどうなりますか？
納品データの取り扱いは契約で定めます。実在人物を用いる場合は権利処理済みのモデルデータを使用します。