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FastLabel、日鉄ソリューションズと共催で10月12日に無料ウェビナー開催
[23/09/30]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
データの質がAI活用に与える劇的な影響とは？〜事例から紐解く「データセントリックAI開発」〜
AI開発に欠かせないアノテーションを含むオールインワンAIデータプラットフォームを提供するFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：上田英介、以下「当社」）は、大手システムインテグレータとして数多くのお客様のAI開発を支援する日鉄ソリューションズ株式会社（本社所在地：東京都港区、代表取締役社長：玉置和彦、以下「日鉄ソリューションズ」）と共に、無料ウェビナー「データの質がAI活用に与える劇的な影響とは？〜事例から紐解く『データセントリックAI開発』〜」を2023年10月12日（木）13:00から無料で開催します。
[画像1: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-d50d0a8a6d1c1ba723f0-0.png ]
本ウェビナーについて
本ウェビナーでは、AI活用に大きな影響を与えるデータの品質の重要性について、事例を交えてご紹介いたします。
AI開発においては、従来のモデルやアルゴリズムを重視するアプローチから、高品質なデータを収集・エンジニアリングし、改善していくべきという「データセントリックAI開発」という考え方が主流となりつつあります。
しかしながら、データセントリックAI開発においては、テキスト、画像、音声などの“非構造化データ”に“アノテーション”（タグや注釈をつける作業）を施す教師データの作成が、コストや精度の面でボトルネックとなっています。
本ウェビナーでは、これらのボトルネックを解消しAIの精度向上や開発スピードを大きく高めた企業の事例をもとにして、データセントリックAI開発の在るべき姿をご紹介します。
開催概要
データの質がAI活用に与える劇的な影響とは？〜事例から紐解く「データセントリックAI開発」〜
開催日時：2023年10月12日（木）13:00〜14:00
参加条件：無料・事前申込制
参加方法：下記「申込URL」よりお申し込みください。ご登録のメールアドレスに視聴URLをお送りいたします。
申込URL：https://fastlabel.ai/seminar/lp-20231012-fl
【セミナー内容】
・現在のAI開発を取り巻く環境について
・データセントリックなAI開発とは
・教師データ作成における課題と解決手法
・AIデータプラットフォームを活用したAI開発プロセス改善事例
・教師データ作成デモンストレーション
【こんな方におすすめ】
・DX推進部門、イノベーション部門に在籍されている方
・現場の製造プロセスや検品プロセスの効率化を実現したい方
・AIを活用した製品開発を検討中の方
・アノテーションツールやAI(機械学習モデル)の導入を検討されている方
※本セミナーは、同業他社様、フリーメールアドレスでのご登録をお断りいたしております。
登壇者紹介
[画像2: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-a339af4ad6486decec86-1.png ]
和田 理美
FastLabel株式会社 AI Data Platform Dept. Senior Product Consultant
大学卒業後、電子部品メーカー2社経験したのち、2016年株式会社ヤプリ入社。シリーズAのタイミングでジョインし、IPOまでを経験。ヤプリではフィールドセールスとして、100を超える法人の公式アプリの立ち上げに従事。後にオフラインマーケティングの企画運営に携わり、2021年からは新規事業開発室にて新規プロダクトの立ち上げを担当。
現在は、FastLabelにて、AIデータプラットフォームのフィールドセールスとして大手企業様を中心に担当し、AI開発における課題解決に従事。フィールドセールス、マーケティング、新規事業開発と幅広いビジネスサイドでの経験から、顧客の本質的な課題解決を得意とする。
[画像3: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-8b2fb495c9669eb8961a-2.png ]
三橋 利也
日鉄ソリューションズ株式会社 デジタルソリューション事業部 AI・ソリューション部長
2003年 新日鉄ソリューションズ（現 日鉄ソリューションズ）入社。
システム研究開発センターにて、検索エンジン・アプリケーションアーキテクチャ等の研究に従事。検索エンジンに関する特許２件取得。ITアーキテクトとして、金融、流通・サービス、製造業、社会公共分野のシステム開発に多数参画。
2013年 米Purdue大学クラナートビジネススクール卒業。 MBA取得。
2015年より、 AI プラットフォームDataRobot事業の責任者として、ビジネスディベロップメントと顧客への導入コンサルティングを主導。初代DataRobot Partner of the year MVPに選出。2022年、DataRobot 社より世界一の代理店の表彰を受ける。
現在は、AIソリューション部の部長として、組織運営にあたりつつ、現在も10社以上の製薬企業・製造業・金融機関のAI活用に関するコンサルティングや新規AIソリューションの企画活動を行っている。
[画像4: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-ce156ee7a34865654aa1-3.png ]
廣田 雅直
日鉄ソリューションズ株式会社 デジタルソリューション事業部 AI・ソリューション部
2018年 新日鉄住金ソリューションズ（現 日鉄ソリューションズ）入社。2020年までシステム研究開発センターに所属し、データ分析・機械学習の研究開発に従事。AutoMLのコンペティション(AutoSpeech 2019)3位入賞。
現在はAIソリューション部に所属し、データサイエンティストとして、DataRobotを中心としたAIソリューションのプリセールス、AI活用に向けたコンサル支援、受託分析案件に従事。主に製造業様向けの分析案件、需要予測案件の経験を持つ。
FastLabel株式会社について
当社は、“AIインフラを創造し、日本を再び「世界レベル」へ”をパーパスに掲げ、2020年1月の創業以来、教師データ作成代行やアノテーションツールの提供を主力事業として展開してきました。2023年5月には、データ生成、データ選別、自動アノテーション、モデル管理、モデル学習、モデル評価、デプロイ、モニタリング、パフォーマンス監視を一気通貫で実行することができるSaaS型のシステムへと機能拡張し、データ作成コストの7割削減、AI精度の3割向上を実現しています。
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 上田 英介
事業内容：AI開発を包括的に支援する「AIPaaS」の提供（AIデータプラットフォーム、アノテーションサービス）
設立：2020年1月23日
本社所在地：〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-27 201号
URL：https://fastlabel.ai/
本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社
広報担当 pr@fastlabel.ai
AI開発に欠かせないアノテーションを含むオールインワンAIデータプラットフォームを提供するFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：上田英介、以下「当社」）は、大手システムインテグレータとして数多くのお客様のAI開発を支援する日鉄ソリューションズ株式会社（本社所在地：東京都港区、代表取締役社長：玉置和彦、以下「日鉄ソリューションズ」）と共に、無料ウェビナー「データの質がAI活用に与える劇的な影響とは？〜事例から紐解く『データセントリックAI開発』〜」を2023年10月12日（木）13:00から無料で開催します。
[画像1: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-d50d0a8a6d1c1ba723f0-0.png ]
本ウェビナーについて
本ウェビナーでは、AI活用に大きな影響を与えるデータの品質の重要性について、事例を交えてご紹介いたします。
AI開発においては、従来のモデルやアルゴリズムを重視するアプローチから、高品質なデータを収集・エンジニアリングし、改善していくべきという「データセントリックAI開発」という考え方が主流となりつつあります。
しかしながら、データセントリックAI開発においては、テキスト、画像、音声などの“非構造化データ”に“アノテーション”（タグや注釈をつける作業）を施す教師データの作成が、コストや精度の面でボトルネックとなっています。
本ウェビナーでは、これらのボトルネックを解消しAIの精度向上や開発スピードを大きく高めた企業の事例をもとにして、データセントリックAI開発の在るべき姿をご紹介します。
開催概要
データの質がAI活用に与える劇的な影響とは？〜事例から紐解く「データセントリックAI開発」〜
開催日時：2023年10月12日（木）13:00〜14:00
参加条件：無料・事前申込制
参加方法：下記「申込URL」よりお申し込みください。ご登録のメールアドレスに視聴URLをお送りいたします。
申込URL：https://fastlabel.ai/seminar/lp-20231012-fl
【セミナー内容】
・現在のAI開発を取り巻く環境について
・データセントリックなAI開発とは
・教師データ作成における課題と解決手法
・AIデータプラットフォームを活用したAI開発プロセス改善事例
・教師データ作成デモンストレーション
【こんな方におすすめ】
・DX推進部門、イノベーション部門に在籍されている方
・現場の製造プロセスや検品プロセスの効率化を実現したい方
・AIを活用した製品開発を検討中の方
・アノテーションツールやAI(機械学習モデル)の導入を検討されている方
※本セミナーは、同業他社様、フリーメールアドレスでのご登録をお断りいたしております。
登壇者紹介
[画像2: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-a339af4ad6486decec86-1.png ]
和田 理美
FastLabel株式会社 AI Data Platform Dept. Senior Product Consultant
大学卒業後、電子部品メーカー2社経験したのち、2016年株式会社ヤプリ入社。シリーズAのタイミングでジョインし、IPOまでを経験。ヤプリではフィールドセールスとして、100を超える法人の公式アプリの立ち上げに従事。後にオフラインマーケティングの企画運営に携わり、2021年からは新規事業開発室にて新規プロダクトの立ち上げを担当。
現在は、FastLabelにて、AIデータプラットフォームのフィールドセールスとして大手企業様を中心に担当し、AI開発における課題解決に従事。フィールドセールス、マーケティング、新規事業開発と幅広いビジネスサイドでの経験から、顧客の本質的な課題解決を得意とする。
[画像3: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-8b2fb495c9669eb8961a-2.png ]
三橋 利也
日鉄ソリューションズ株式会社 デジタルソリューション事業部 AI・ソリューション部長
2003年 新日鉄ソリューションズ（現 日鉄ソリューションズ）入社。
システム研究開発センターにて、検索エンジン・アプリケーションアーキテクチャ等の研究に従事。検索エンジンに関する特許２件取得。ITアーキテクトとして、金融、流通・サービス、製造業、社会公共分野のシステム開発に多数参画。
2013年 米Purdue大学クラナートビジネススクール卒業。 MBA取得。
2015年より、 AI プラットフォームDataRobot事業の責任者として、ビジネスディベロップメントと顧客への導入コンサルティングを主導。初代DataRobot Partner of the year MVPに選出。2022年、DataRobot 社より世界一の代理店の表彰を受ける。
現在は、AIソリューション部の部長として、組織運営にあたりつつ、現在も10社以上の製薬企業・製造業・金融機関のAI活用に関するコンサルティングや新規AIソリューションの企画活動を行っている。
[画像4: https://prtimes.jp/i/65427/116/resize/d65427-116-ce156ee7a34865654aa1-3.png ]
廣田 雅直
日鉄ソリューションズ株式会社 デジタルソリューション事業部 AI・ソリューション部
2018年 新日鉄住金ソリューションズ（現 日鉄ソリューションズ）入社。2020年までシステム研究開発センターに所属し、データ分析・機械学習の研究開発に従事。AutoMLのコンペティション(AutoSpeech 2019)3位入賞。
現在はAIソリューション部に所属し、データサイエンティストとして、DataRobotを中心としたAIソリューションのプリセールス、AI活用に向けたコンサル支援、受託分析案件に従事。主に製造業様向けの分析案件、需要予測案件の経験を持つ。
FastLabel株式会社について
当社は、“AIインフラを創造し、日本を再び「世界レベル」へ”をパーパスに掲げ、2020年1月の創業以来、教師データ作成代行やアノテーションツールの提供を主力事業として展開してきました。2023年5月には、データ生成、データ選別、自動アノテーション、モデル管理、モデル学習、モデル評価、デプロイ、モニタリング、パフォーマンス監視を一気通貫で実行することができるSaaS型のシステムへと機能拡張し、データ作成コストの7割削減、AI精度の3割向上を実現しています。
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 上田 英介
事業内容：AI開発を包括的に支援する「AIPaaS」の提供（AIデータプラットフォーム、アノテーションサービス）
設立：2020年1月23日
本社所在地：〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-27 201号
URL：https://fastlabel.ai/
本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社
広報担当 pr@fastlabel.ai
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