FastLabel（ファストラベル）のAI活用事例（IT・通信／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツールFastLabel Data Factory（AIデータプラットフォーム）

背景・課題

AI開発において教師データの作成は最も時間とコストがかかるボトルネックだった。アノテーション作業の品質ばらつきも課題だった。

ブラウザ上の設定のみで自動アノテーションを実行し、人間がエラーを修正する半自動方式を採用。画像・動画・テキスト・音声の全データ種別に対応。

30種類以上のユースケースに対応、建設・製造・通信・医療等の業界で導入

建設・不動産、製造業、通信・インフラ、医療、IT等の多業界で導入が進行。アノテーションの品質管理コストと作業時間を大幅に削減。

AI開発のボトルネックはモデル開発よりもデータ準備にある場合が多い。自動アノテーション×人間レビューのハイブリッド方式が品質とスピードを両立。