画像アノテーション
ジェットエンジンブレードのアノテーション
「DataForceとの仕事は素晴らしいものでした。 可能な限り最高の成果を得られるよう、彼らは私たちの要件にきわめて柔軟に対応しました」
– zeroG、プリンシパル・ソリューションズ・アーキテクト、Alexander Appel氏
課題
zeroGには、航空分野におけるデータ駆動型AIと機械学習（ML）ソリューションのエキスパートがそろっています。 zeroGのソリューションを使用すると、航空会社は常に最新の情報を得て、より良い判断につなげ、反復的なプロセスを自動化し、どのような効果があるかを把握することができます。 zeroGの事業分野の1つは、ジェットエンジンのメンテナンスです。 手作業による検査プロセスは多大な労力が必要となり、見落としミスが生じやすく、高リスクです。 zeroGのエキスパートは、ジェットエンジンのブレードの問題を自動的に検出するMLモデルの開発をサポートし、ブレードの検査中にエンジニアスペシャリストを支援するパートナーを求めていました。 このようなモデルをトレーニングするために、非常に正確にラベリングされたデータが大量に必要でした。
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zeroGは、社内外のさまざまなラベリングソリューションをテストした結果、アウトプットの質が高く、多様なプロジェクトに幅広く対応できるDataForceを選びました。 DataForceには独自のアノテーションプラットフォームがありますが、zeroGは当時使用していた別のサードパーティプラットフォームで作業に取り組み、進行中のプロジェクトのペースやサイクルを継続することにしました。 DataForceは、指定されたプラットフォームで作業するアノテーターを募集・採用し、管理しました。 ソーシングのプロセスとは別に、アノテーターチームにzeroGのガイドラインのトレーニングを実施し、2万5,000フレーム以上のジェットエンジンのアノテーションを監督して、品質を確保することができました。
さまざまな欠陥の周囲にバウンディングボックスを描画し、提供された11種類の欠陥カテゴリーのいずれかを割り当てました。 経験豊富なラベリング作業者を選定し、品質保証を実施した後、開発に使用するラベリングされた画像がzeroGのエキスパートに提供されました。 プロジェクト期間中はお客様からフィードバックがあり、それに応じてガイドラインを調整したため、チームは必要に応じてアノテーション作業の再トレーニングを受けることができました。 アノテーションが付与されたフレームをすべて納品するまで、プロジェクト全体を通して、このように反復的な共同作業を続けました。
結果
DataForceは期待通りの品質と納期を実現しただけではありません。両社の共同作業を通して、zeroGのさまざまな懸念に柔軟に対処したことが何より大きな成果でした。 DataForceとzeroGはプラットフォーム内やメール、電話でフィードバックをやり取りし、未解決の問題を解消して、明確化することができました。 このアプローチにより、zeroGは外部のサプライヤーと協業しながら、プロジェクトをより細部までコントロールすることができました。
「弊社は、お客様が常に品質を検証できるようサポートを提供するという体制を実現しました。 今回の共同作業の体制を新たなユースケースに拡大し、パートナーシップを構築したいと考えています」
– DataForce、シニアディレクター、Dorota Iskra
DataForceは、全世界に100万人以上のメンバーと、250以上の言語を網羅する言語スペシャリストからなるグローバルコミュニティを擁しています。 DataForceは独自のプラットフォームですが、お客様やサードパーティのツールを使用することも可能です。 これにより、お客様のデータを常に管理下に置くことができます。