生成AIモデル開発を支援する包括的なソリューションを提供開始

～大規模な生成AIモデル開発における高度化と効率化でGENIACの応募企業を支援～




Data-centric AI[※1]開発に必要なデータ収集・生成からアノテーション、モデル開発、DataOps構築までの全工程を支援するFastLabel株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役CEO：鈴木健史、以下「当社」）は、生成AIモデル開発におけるデータ構築の効率化を目的とした包括的なソリューションの提供を開始することをお知らせします。

[※1] Data-centric AI：AIのデータセットを改善することでモデルの精度改善を実現するアプローチ

[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/65427/175/65427-175-5c602c2d74d209cb9a7227c42802cb9f-852x266.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
今回提供を開始するソリューションにより、大規模な生成AIモデル開発を行う企業において開発環境構築からデータ準備までのプロセスの高度化とコスト最適化が可能となり、2025年3月から公募されている国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／競争力ある生成AI基盤モデルの開発（以下、GENIAC）[※2]」への応募企業を支援します。


[※2] 経済産業省が2024年2月に立ち上げた国内の生成AI開発力強化プロジェクト

【ソリューション提供の背景（生成AIがもたらす可能性と日本における課題）】
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など多様なデータを生成する能力を持ち、社会や産業に革新をもたらす技術として注目されています。特に、以下のような可能性が期待されています。

1. 業務効率化と自動化
コンテンツ作成やデータ分析、製品設計などの業務を効率化、自動化することで、生産性向上に寄与することが可能です。特に、専門家が手作業で行う煩雑な作業を軽減し、創造的なタスクに集中できる環境を提供します。
2. 人材不足への対応
少子高齢化が進む日本では、労働力不足が深刻な課題となっています。生成AIは、医療や教育分野などで専門家の負担を軽減し、人材不足を補う技術として期待されています。
3. 技術の民主化とアクセシビリティ
オープンソースモデルやクラウドベースのサービスの普及により、小規模企業や個人開発者でも高度な生成AI技術にアクセス可能となり、AI技術利用の民主化が進んでいます。

その一方で、日本国内で生成AIモデルを開発、活用していくためには以下のような課題があり、日本が生成AI分野で国際競争力を持つためにはこれらを克服することが不可欠です。

1. 人材不足
総務省が発表した「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究[※3]」によると、“デジタル化に関して現在認識している、もしくは今後想定される課題や障壁”における国別の回答で、日本は“人材不足”が42.1%と米国(20.4%)、ドイツ(27.2%)、中国(26.9%)に比べ、突出して高い結果になっています。
2. 計算能力の制約
生成AIモデル開発には膨大な計算能力が必要ですが、日本国内ではそのリソースが限られています。その背景として、多くの企業が海外のクラウドサービスに依存していますが、円安などの影響もあり、海外のクラウドサービス利用コストがさらに上昇しています。
3. 学習データの不足
日本語特有のニュアンスや文化的背景を反映した高品質な学習データセットが不足しており、モデル精度向上の障壁となっています

[※3] 国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究（総務省 / 2024年）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/r06_03_houkoku.pdf

【提供を開始するソリューションの意義について】
今回のソリューションでは、以下の「高品質で専門性の高いデータセットの構築」と「最新GPUクラウド環境の提供コンサルティング」を組み合わせることで、開発環境準備～データ構築～モデル学習まで、一気通貫のサービスを提供し、データ構築コスト削減とGPU利用効率の向上を実現します。


1. 高品質で専門性の高いデータセットの構築
汎用的な生成AIモデルを開発または利用するために必要な、多様なデータセット（画像、動画、音声、テキスト）の提供ならびにインストラクションデータ[※4]の作成
2. 最新GPUクラウド環境の提供コンサルティング
日本国内にデータセンターを有するISO/IEC 27017準拠のセキュアなGPUクラウド環境を、コスト最適化を行いながら構築するためのコンサルティング


また、本ソリューションの提供により、GENIACにおける当社の豊富な採択支援実績に基づいた審査基準を満たす大規模な生成AIモデル開発の支援を行い、ひいては日本企業や研究機関が抱える生成AIモデル開発のボトルネックを解消して社会的かつ経済的価値の創出に向けた貢献をしてまいります。

[※4]指示文とそれに対する適切な出力例を組み合わせたデータセットを構築しモデルの指示理解能力と応答精度を向上させるデータ


【今後の展望】
当社は創業以来、AI開発におけるデータに関するあらゆる課題を解決するソリューションを提供しています。昨今急速に加速する生成AIの技術革新の流れの中、「AIインフラを創造し日本を再び世界レベルへ」というパーパスを掲げ、モデル開発におけるデータ構築の領域でエンタープライズ企業様を中心に下支えして参りました。今回のソリューション提供は、生成AI領域におけるパーパス実現に向けた重要な一歩であり、日本国内外で持続可能な社会インフラとしての生成AI技術の開発及び定着を下支えすることを引き続き目指してまいります。

【当社事業について】
当社は「データセット提供」、「アノテーション代行」、「モデル開発支援」、「FastLabel Data Factory」など、AI開発を行うお客様に向けたトータルソリューションを提供しています。

データセット提供：権利クリアかつ高品質な各種データの収集、販売を行います。ストックの提供や新規撮り下ろしにも対応しています。
アノテーション代行：あらゆる非構造化データに対応し、弊社独自の品質管理によりデリバリー品質を担保しています。ドメイン知識が必要な仕様にも対応可能です。
モデル開発支援：画像や動画の撮影条件や正確性／統一性を読み解きながらモデルの学習・評価を実施し、評価結果を精度向上につなげていきます。
FastLabel Data Factory：データ収集・管理、アノテーション、モデル開発までワンストップで提供するSaaSです。DataOps構築を実現し教師データ準備を大幅に効率化できます。

当社は各業界リーディング企業への豊富な支援実績を有し、権利クリアかつ高品質なデータ作成に強みを置いております。豊富な経験を通して培ったアノテーション仕様作成をはじめとしたAI開発のノウハウで、今後も多くのお客様を支援してまいります。

【当社の概要について】
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 鈴木健史
事業内容：Data-centric AI開発を支援するプロフェッショナルサービスとプロダクトの提供
設立：2020年1月23日
本社所在地：〒163-0224 東京都新宿区西新宿2-6-1 新宿住友ビル24階
URL：https://fastlabel.ai/PR TIMESプレスリリース詳細へ