オールインワンAIデータプラットフォーム『FastLabel』についてデータマネジメントツール、アノテーションツール、MLOpsツールを内包するAI開発を効率化・高度化するツールです。高い業務網羅性とカスタマイズ性が特徴であり、非エンジニアでも使えるUI/UXで、大手企業様にも安心してご利用いただけるセキュアな設計となっています。お客様のご要望やフィードバック、データセントリックなAI開発においてあるべき機能を追求し、随時機能追加を行っており、年間200回以上のアップデートを行っています。詳細はこちらをご覧ください：https://fastlabel.ai/platform『FastLabel』の2024年4~5月のアップデートのハイライトアノテーションのワークフローが最大6段階にカスタマイズ可能になり、データセットではS3との連携による画像登録や、オブジェクトごとのライセンス設定ができるようになりました。また、自動アノテーションやモデル学習では高精度なYOLOXが利用可能となりました。ワークフローのカスタマイズが可能にこれまではアノテーションのワークフローが2段階または3段階までしか設定できず、難易度が高く作業を分担する場合やレビューを複数回行う場合に、プロダクトを利用できないという課題がありました。この課題を解決するために、ワークフローを最大6段階に拡張し、2段目から5段目をアノテーションまたはレビューにカスタマイズできる機能をリリースしました。※ 本機能をご利用したい場合は、担当営業またはお問い合わせフォームにご連絡ください。データセットでS3連携が可能にこれまではデータセットへの画像登録はローカルからのアップロードのみであり、大量のデータを管理している場合や機密性の高いデータを扱う場合に、データセットの利用が難しいという課題がありました。この課題を解決するために、データセットをS3と連携させ、画像をアップロードできる機能をリリースしました。S3以外のストレージサービスとの連携や、動画など画像以外のデータ種別への対応も順次進めてまいります。データセットのオブジェクトごとにライセンスの設定が可能にこれまではデータセット単位でしかライセンスを設定することができず、データセット内で複数のライセンスを管理する場合に、データセットを利用できないという課題がありました。この課題を解決するために、データセット内のオブジェクトごとにライセンスを設定できる対応をリリースしました。自動アノテーションやモデルの学習・評価でYOLOXの利用が可能に自動アノテーションやモデルの学習・評価に利用できる物体検出モデルとして、FastLabel Object DetectionやComputer Visionなどを提供してきました。今回、自動アノテーションやモデルの学習・評価において、より精度の高いYOLOXが利用できる対応をリリースしました。そのほかアノテーションやデータセット機能などがより便利になりました[アノテーション] スマートアノテーション（Segment Anything）が24,000,000ピクセルまでの画像を処理できる対応[アノテーション] 楕円のアノテーションができる対応[アノテーション] セグメンテーション中などに画像を移動できる対応[アノテーション] ジョブサイズを0件にできる（自動アサインされないようにする）対応[アノテーション] アノテーションの変更箇所をハイライトする対応[アノテーション] 矩形と姿勢推定の関連付けをできるようにする対応[アノテーション] 動画_矩形アノテーションのインポート上限を600件から5,000件に拡張する対応[アノテーション] タスクの登録完了後にメールで通知できる対応[データセット] オブジェクトの登録完了後にメールで通知できる対応[モデル] U-Net・姿勢推定で学習を停止した際にモデルを保存する対応[モデル] 自動アノテーションで利用するモデルを設定できるようにする対応AIデータプラットフォーム『FastLabel』のお客様事例株式会社EVERSTEEL：https://fastlabel.ai/casestudy/eversteelニューラルグループ株式会社：https://fastlabel.ai/casestudy/neural-pocketその他の事例はこちら：https://fastlabel.ai/casestudyお問い合わせ詳細のお問い合わせは弊社営業担当、もしくは「info@fastlabel.ai 」宛にご連絡をいただくか、下記の「お問い合わせ」より必要情報を入力の上、ご連絡を頂けますと幸いです。