データ収集とは？AI開発に必要な高品質データを収集する方法
データ収集とは？
本記事では、AI開発に必要なデータの種類、データ収集が必要な理由、データはどのように収集されるのか、業界別の活用事例、データ収集の流れについて解説していきます。
データの種類
AIモデル・機械学習モデルでは、それぞれの目的に合わせて、データセットを大きく３つの種類に分けて使用するのが一般的です。
学習データセット（Training Data）
学習データは、AIモデルを学習させるために使用するデータです。訓練データやトレーニングデータとも呼ばれます。
検証データセット（Validation Data）
検証データは、AIモデルのハイパラメータを調節し、モデル性能を評価するために使用するデータです。
テストデータ（Test Data）
テストデータは、AIモデルの汎用性・適合度を評価するために使用するデータです。
データ収集が必要な理由
AIモデル・機械学習モデルには、膨大な量の学習データ（訓練データ）が必要です。
AIの導入が進む中で、特定のユースケースに対応するための新たなデータセットへの需要も高まっています。信頼性の高いソースから多様で高品質なデータを収集し、それを活用してトレーニングを行うことで、AIモデルはさまざまなアプリケーションにおいて、より正確かつ効果的に機能するようになります。
データはどのように収集されるのか
AI開発に使用される学習データは、既存のデータセット、構造化されたナレッジベース、クラウドソーシングによる人間のコントリビューションなど、さまざまな手段を通じて収集されます。
既成のデータセットは幅広いニーズに対応できますが、多くの企業では、モデルの精度を高めるためにカスタムデータ（独自データ）の活用が求められます。生データを収集した後は、データアノテーション（データラベリング）を行うことで、モデルがパターンを認識しやすくなり、予測精度の向上につながります。
ここでは、Appenが提供する主なデータ収集手法をご紹介します。
リモート収集
独自のマルチデバイス対応プラットフォームを活用し、自宅や公共の環境からデータを収集する手法です。Appenのプラットフォームは、画像、動画、テキスト、音声、位置情報など、さまざまな種類のデータに対応しています。
オンサイト収集
Appenのグローバル拠点、顧客オフィス、プロ仕様のレコーディングスタジオ、マンション、車内など、複数の国において専門機器を用いたデータ収集を実施しています。これらのデータ収集は、厳格な監視体制のもとで行われます。
デバイス収集
AR/VRグラス、ウェアラブルデバイス、スマートホームデバイスなどの次世代テクノロジーやプロトタイプを活用してデータ収集を行います。デバイス収集は、オンサイトまたはリモートで実施可能で、シームレスなロジスティクスを実現します。
位置情報・POIデータ
AI・地理空間プラットフォーム向けの高品質なデータ収集とデータアノテーションを行います。プライバシー、コンプライアンス、データバイアスの排除を重視した、モバイル位置情報とPOI（Point of Interest）データに特化したデータ収集です。
既製データセット（OTS）
データ収集サービスに加え、80以上の言語に対応した290以上の既製データセットも提供しています。AI開発の進化するニーズに応えるため、データセットは継続的に新規追加されています。対応するデータの種類には、画像、動画、テキスト、音声、位置情報データがあります。
業界別の活用事例
バーチャルアシスタントから仮想現実（VR）まで、AIの学習データはさまざまなユースケースに対応しています。
自動車業界
カスタムデータ収集と専門家によるサポートを活用することで、信頼性の高い車内音声認識ソフトウェアや車両シミュレーション、自律走行車などが実現され、自動車業界に革新をもたらしています。
VR/AR
クラウドソーシングによって多様な手法で収集されたデータを使用してモデルをトレーニングすることで、仮想現実（VR）体験の中で商品紹介をしたり、人間のジェスチャーを解釈したりすることができます。
カスタマーサービス
会話型AIチャットボットや電話システムを、関連性の高い人間データでトレーニングし、実際のシナリオでパフォーマンスを評価することによって、高品質なカスタマーエクスペリエンスを提供します。
データ収集の流れ
データ収集の一般的な流れについてご紹介します。
- 分析: プロジェクトの要件と目標を設定します。
- 設計: データ収集と品質保証のワークフローを設計します。
- データ収集: Appenのグローバル拠点を活用して、対象地域でデータ収集を行います。
- データアノテーション: AppenのAIデータアノテーションプラットフォームを活用して、データアノテーションと評価を行います。
- デリバリー: プロジェクト要件に応じて、データをパッケージ化して納品します。
Appenのソリューション
Appenは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発を検討している企業向けに、さまざまなサービスと製品を提供しています。
データ収集・データアノテーション
AIデータ企業のAppenは、AIデータ業界のグローバルリーダーとして、28年以上にわたり、290以上の言語・方言に対応した高品質なデータを提供してきました。データクリーニング、データセット作成、データ収集、データアノテーションなど、お客様のAIモデル開発に必要な一連のサービスを提供しています。詳しくはこちらをご覧ください。
ファインチューニングとRLHF
AIデータ企業のAppenは100万人以上のクラウドワーカーと経験豊富な専門チームを有し、お客様のモデルを最適化するためのファインチューニングと、人間のフィードバックによる強化学習を支援します。バイアスを最小限に抑え、高性能なモデル開発を実現します。
大規模言語モデル開発プラットフォーム
Appenが独自に開発した大規模言語モデル開発プラットフォームは、大規模言語モデルの開発プロセスを効率化します。トレーニング、ファインチューニングだけでなく、開発に必要な様々なツールを提供し、迅速なモデル開発をサポートします。
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