AI モデル用のデータ アノテーション ソリューションを開発する際の主な考慮事項
ビジネスで人工知能 (AI) を使用したいと考えていますが、前進するための最適な戦略を確実に選択するにはどうすればよいでしょうか? まず、ビジネス上の問題、AI ベースのソリューション、およびそのソリューションの使用例を特定したかもしれません。ただし、次のステップは少し複雑です。ビジネスでトレーニング用のデータ モデルを取得する方法をいくつか検討しているかもしれません。あるいは、必要なデータはすでにあるものの、そのデータに誰が正確にラベルを付けるのか、どのようなツールを使用するのかを検討している場合もあります。データラベル付けツールを社内で構築するか、ベンダーからソリューションを直接購入するかは、難しい問題です。各オプションには長所と短所があり、各企業は独自のニーズとリソースに基づいて、ビジネスにとって最適な決定を決定する必要があります。会社が独自の注釈ツールを開発すべきか、それともサプライヤーから直接購入すべきか迷っている場合は、ビジネスの成長の問題、研究開発投資、チームのプロフェッショナリズムなど、同僚が注目しているいくつかの重要な要素を参考にすることができます。
ビジネス上の課題と応用例
あなたの会社は、注釈ツールを自社開発またはサードパーティから購入するのに適していますか? これは、解決しようとしているビジネス上の問題と、そのソリューションの用途に一部依存します。お客様のビジネス固有のニーズを特定するのに役立ついくつかの質問と回答を作成します。次のステートメントからあなたの答えに最も近い選択肢を選択してください。選択により、あなたの会社が自己調査または購入に適しているかどうかがより明確になります。 選択したビジネス上の問題を解決するには、どのような種類のデータ (そしてその量) が必要ですか? 独学
- 大量のデータは必要ありません、および/または
- 必要なデータは 1 種類だけです。
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- 大量のデータが必要である、および/または
- 複数の種類のデータが必要です。
どのようなデータがすでにあり、何を取得する必要がありますか? 独学
- 必要なデータのほとんどまたはすべてがすでにあります。
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- まだデータがないか、データがほとんどありません。
1 回限りのソリューションを開発していますか? それともソリューションの将来のユースケースを楽しみにしていますか? 独学
- 1 回限りのソリューションを構築したいと考えています。
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- 将来的には、他のアプリケーション シナリオに合わせて変更できるソリューションが登場すると予想されます。
あなたの使用シナリオは企業やビジネス固有のニーズを満たしていますか? 独学
- 当社のアプリケーション シナリオは当社独自のものです。
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- 私たちのアプリケーション シナリオは一般的なものです。
時間と研究開発への投資
企業がデータラベル付けにどれだけの金額と時間を投資できるか、また投資する意思があるかによって、自己調査と購入のどちらがより適しているかがさらに決まります。まず次の質問を自問してください。 独自のソリューションを開発して維持するのにどれくらいの費用がかかると見積もっていますか? 独学
- 私たちは、機会費用を含む、ソリューションの開発と維持にかかるコストを理解し、受け入れます。
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- 私たちは独自のソリューションの開発にかかる潜在的なコストを気にしており、コストを予測できるようにしたいと考えています。
あなたの企業は、ソリューションの自己開発と保守にいくら投資するつもりですか? 独学
- 私たちはこのプロジェクトに多大な時間と資金を投資するつもりです。
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- このアイテムへの支出を最適化したいと考えています。
プロジェクトのタイムラインは何ですか? このスケジュールをサポートするリソースはありますか? 独学
- 私たちには、プロジェクトのスケジュールをサポートするための人員、時間、そして多額の予算があります。
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- このプロジェクトを迅速に完了する必要がある、および/または
- 独自の迅速な展開を実装するための社内リソースがあるかどうかはわかりません。
チームスキルとプロフェッショナリズム
モデルを構築してデプロイするための熟練したチームがいますか? プロジェクトの進行に合わせてモデルを保守および更新できる人はいますか? 次の質問を検討してください。 ソリューションを開発および保守するのに十分なチーム メンバーがいますか? 独学
- トレーニング データを準備し、モデルを開発、展開、保守するのに十分なチーム メンバーがすでにいます。
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- そのためには多くの人を採用し、訓練する必要がありました。
チームメンバーはソリューションの分野に関する専門知識を持っていますか? 独学
- 私たちのチームメンバーは、AI、機械学習、データサイエンス、データ取得、大規模なアノテーションの専門知識を持っています。
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- 私たちのチームメンバーはこれらの分野で専門的なスキルを持っていないか、この分野には埋める必要のある大きなギャップがまだあります。
データラベル作成者のチームはいますか? そうでない場合は、どうやって入手しますか? 独学
- 当社には多数の従業員がいます、またはクラウドソーシング業者を採用する予定です。
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- 私たちにはアノテーターがあまりいないので、どこで見つければよいのかわかりません。
モデル構築中およびモデル構築後に多数の作業者を管理し、プロジェクトの全体的な進行状況を管理するためのプロジェクト管理の専門知識をお持ちですか? 独学
- 私たちはプロジェクト管理における専門的なスキルを有しており、プロジェクト管理のプロセスを開発しました。
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- 私たちはプロジェクト管理の専門知識が十分でなかったり、AI プロジェクト、特にデータのラベル付けに関連するプロジェクトを管理する方法がわかりませんでした。
自社開発またはデータ注釈ツールの購入に関するその他の考慮事項
上記の重要な質問に加えて、独自のデータ アノテーション ツールを開発するか購入するかを選択する際には、評価すべき要素が他にもあります。
- 継続性と信頼性: 購入ツールは専任チームによる継続的なサービスを提供しますが、R&D ツールはソリューションを実行するために内部リソースに依存します。
- 使いやすさと統合: ツールを購入すると、実証済みの使いやすいソリューションと既存の統合をすぐに活用できますが、研究開発ツールを使用すると、同じことを実現するためにより多くの時間と労力がかかりますが、より高い柔軟性が得られます。
- 進化するスコープとスケーラビリティ:購入ツールを使用すると、データ ニーズの増大やアプリケーション シナリオの拡大に応じて迅速に拡張できますが、R&D ツールでは、拡張する前に安定したベースラインを設定する必要があります。
- 総所有コストと市場投入までの時間: ツールを購入すると、すぐにソリューションの開発を開始できると同時に、専門家のサポートとすぐに対応できるクラウドソーシングの労働力が得られますが、ツールの構築には多額の先行投資と採用とトレーニングの時間が必要です。
- セキュリティ:購入ツールを使用すると、サードパーティが提供するセキュリティ プロトコルと対象を絞った専門サービスを利用できますが、研究開発ツールでは独自のプロセスを作成する必要があります。
自社で調査するか購入するかは、最終的には自社の状況によって異なります。将来的に成功するためには、まず少し時間と労力をかけてここに挙げた質問を検討してみると、尋ねる必要がある難しい質問をより深く理解できるようになります。