ソリューション

高品質業界データセット構築

収集、加工、アノテーション、評価、運用をつなぎ、信頼できる業界データセットで大規模モデル、知識ベース、エージェント活用を支援します。

業界の課題

データ分散、品質差、アノテーション高コスト、効果検証の難しさを解決します

データ分散

ソース・形式がばらばらで、
集約管理が難しい

原データが不安定

重複・欠損・誤りがあり、
手作業の整理コストが高い

注釈コストが高い

専門性が高く、手作業では
時間・コスト・品質が不安定

品質評価が難しい

品質評価とモデル検証が不統一で
実効果を判断しにくい

ソリューション構成図

データ集約、加工、アノテーション、評価、公開、活用フィードバックを一連でつなぎます。

qData 高品質業界データセット構築ソリューション構成図

ソリューション紹介

多元収集、スマート加工、協働アノテーション、品質評価、資産管理をカバーします。

データ要件

シーン起点のデータ要件定義

大規模モデル、知識ベース、エージェント、認識シーンに合わせ、業務課題、モデルタスク、データ種類、規模、品質、受入指標を定義します。

データ計画

データ資源の棚卸しと構築計画

メタデータで既存資源を棚卸しし、品質ギャップを把握して、領域、モデル、標準、収集、加工を計画します。

データ収集

多様なデータを統合集約

業務DB、アプリ、文書、画像、音声、動画、センサーデータを一元接続し、バッチ、リアルタイム、増分収集に対応します。

データ前処理

自動データクレンジング・加工

可視化パイプラインで重複除去、訂正、変換、文書解析、分割、マスキング、関連付け、サンプル作成を行います。

データアノテーション

人とAIで進める専門アノテーション

qLabelの校正と専門家レビューでタグ体系と規則を統一し、効率、精度、一貫性を高めます。

品質評価

全工程のデータ品質評価

完全性、正確性、一貫性、唯一性、代表性、適時性のルールで検知、改善、専門家確認、レポート作成を行います。

モデル検証

モデルと業務シーンで二重検証

qModelとqKnowで実シーンの効果を検証し、誤りサンプル、弱点、データ不足を見つけます。

データセット公開

データセットの統一公開・共有

カタログ、メタデータ、リネージ、品質、版、権限を一元管理し、ポータルで公開、申請、権限付与、ダウンロード、共有します。

フィードバック改善

データとモデルの継続改善ループ

モデルエラー、エージェントからのフィードバック、低信頼サンプル、難例を収集し、収集、加工、アノテーションへ戻して継続改善します。

ソリューション特長

シーン、人とAIの協働、モデル検証でデータ価値を高めます。

シーン目標

大規模モデル・知識ベース向け
業務目標から標準を定義
実活用に適合

基盤連携

構築全体をカバー
収集・加工・注釈・検証・公開
効率的な生産体系を構築

人とAI協働

事前注釈と人手校正
専門家が品質確認
効率と品質を両立

活用検証

モデルと実業務で検証
問題サンプルを検出
データとモデルを継続改善

業界顧客から選ばれる理由

業界をリードする組織とともに、信頼でき、使いやすく、継続改善できる高品質データ資産を蓄積します。

お客様の声:

政策、標準、制度、過去事例を集約し、文書解析、クレンジング、分割、知識アノテーション、品質評価で水利分野の知識データセットを作成します。

お客様名:
—— 某省水利部門
某省水利部門のデータセット構築事例
お客様の声:

設備稼働データ、保守記録、障害チケット、専門知見を集約し、時系列クレンジング、異常アノテーション、障害サンプル作成で検知と予測を支援します。

お客様名:
—— 大手製造グループ
大手スマート製造グループのデータセット構築事例

構築・サービス支援

基盤、計画、導入、品質、運用、改善まで一貫支援します。

自社開発基盤

専用環境で導入し、安全運用と自社管理を支援します。

計画策定

専門家がシーン、データ、目標、範囲、工程を整理します。

迅速導入

自動パイプラインで収集、加工、注釈、検査、公開を効率化します。

品質保証

ルール確認、人手確認、専門家レビュー、モデル検証で信頼性を確保します。

安全運用

タスク、データ経路、異常を監視し、監査と通知で保護します。

継続改善

エラーと難例を反映し、補完、再加工、レビュー、更新を支援します。

よくある質問(FAQ)

構築プロセス、データ種類、アノテーション方式、品質、安全に関する質問に答えます。

高品質データセット構築に適した組織は?

業界データを持ち、大規模モデル、知識ベース、エージェント、認識、予測分析を計画する政府、企業、研究機関に適しています。

構築が必要かどう判断しますか?

データ分散、品質不安定、学習データ不足、知識ベース回答の不正確さ、難例の蓄積不足がある場合に必要です。

データ基盤があっても高品質データセットは必要ですか?

AIシーンによります。データ基盤は接続と加工が中心で、高品質データセットでは専門アノテーション、品質評価、モデル検証、公開運用、継続改善も扱います。

1つの業務シーンから試行できますか?

可能です。価値が明確でデータ基盤が良く、効果を測りやすいシーンから小規模に検証し、その後拡大します。

データ棚卸しと活用シーン定義はどちらが先ですか?

先に業務シーンとモデルタスクを明確にし、その後メタデータ基盤で既存資源を棚卸しして目標との差を分析します。

学習資料

ホワイトペーパー、デモ動画、実施文書をまとめ、能力と導入方法をすばやく理解できます。

データセット白書

構築背景、主要方法、技術構成、代表的な業界実践を体系的に解説します。

  • 構築方法論
  • 業界実践ガイド
ホワイトペーパーを見る

製品デモ動画

多元データ接続、全工程品質確認、二者レビュー型アノテーション、グラフ構築、資産流通を動画で確認できます。

  • 高品質データセット構築全工程
  • 人とAIの協働アノテーション・品質評価
動画センターへ

構築ガイド・製品文書

基盤操作、ソリューション設定、実施規範を提供し、データセット生産・管理体系の迅速な構築を支援します。

  • 高品質データセット構築ガイド
  • データセット生産基盤操作マニュアル
製品文書を見る

データ価値を身近に

相談、評価、ソリューション設計まで、いつでも支援します。

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