National Football League はアメリカで最も人気のあるスポーツリーグで、毎年 32 のフランチャイズが出場し、毎年恒例の世界最大スポーツイベントである Super Bowl で競います。

「National Football League (NFL) では、機械学習 (ML) を使用してファン、放送局、コーチ、チームがより深い洞察から利益を得られるようにするための新しい方法を引き続き模索しています。これらの機能を構築するには、正確にラベル付けされた大量のトレーニングデータが必要です。Amazon SageMaker Ground Truth は、プロジェクトのタイムラインを加速する上で、まさに力を増強させました。他の既存のコンピュータビジョン (CV) ラベル付けワークフローに加えて、新しい動画オブジェクト追跡ワークフローを活用して、22 人のプレイヤー全員がプレイ中にフィールド上を移動するのを追跡するコンピュータビジョンシステムをトレーニングするためのラベルを開発しました。Amazon SageMaker Ground Truth は、高品質のラベル付けデータセットを開発するためのタイムラインを 80% 以上短縮しました」

NFL、SVP、プレイヤーの健康とイノベーション、Jennifer Langton 氏

Airbnb

Airbnb は、ユニークで本物の宿泊場所や観光スポットを提供する世界最大の市場の1つで、700 万を超える宿泊施設と 40,000 の手作りのアクティビティを提供し、すべて地元のホストが提供しています。 

「Airbnbでは、ビジネスのあらゆる側面にわたって機械学習 (ML) をますます統合しています。結果として、私たちのチームは、ML モデルのトレーニングとテストを行うために、常に高品質のデータを生成および維持する必要があり、データラベル作成サービスを標準化することが重要です。Amazon SageMaker Ground Truth は、当社のニーズを満たし、データサイエンティストとエンジニアがデータラベル作成ジョブを簡単に作成できるようにします。Amazon SageMaker Ground Truth はラベル作成作業をスピードアップするだけでなく、ラベルが付けられたデータの品質も向上させます。Amazon SageMaker Ground Truth は、機密性の高いお客様のデータにラベルを付けるときに自社のラベル作成者を使用する柔軟性を提供します。また、機密性の低いデータを使用してラベルを付ける場合は、Amazon Mechanical Turk またはサードパーティベンダーの作業者にシームレスにアクセスできます。Amazon SageMaker Ground Truth は、ML イニシアチブのための重要な成功要因です。」

Michelle Du、Airbnb データサイエンティスト

PrecisionHawk は、商用ドローンテクノロジーのエンドツーエンドのプロバイダーです。PrecisionHawk では、フライトから分析まで、航空データと分析を企業に統合するためのサポートを提供しています。

「PrecisionHawk は、企業向けのドローンテクノロジーにおける大手プロバイダーです。エンドツーエンドのプラットフォームは A.I. と機械学習を活用して、航空データを実用的なビジネスインテリジェンスに変えます。このソリューションの一部として、重要なオブジェクトと異常を識別するカスタムモデルをトレーニングして、重要なアセット検査の精度と速度を向上させています。これらのモデルのトレーニングデータセットを生成するには、広範囲データのコーパスにラベルを付け、ラベルが正確であることを確認する必要があります。Amazon SageMaker Ground Truth は、ここで目標の達成を支援します。まず、ラベル付けジョブを始めてからすぐに開始できる直感的なユーザーインターフェイスを提供します。さらに、このサービスは、顧客固有のラベル付けワークフローを設計およびデプロイするための拡張性を提供します。Amazon SageMaker Ground Truth は、今後の AI イニシアチブで引き続き重要な部分を占めるでしょう」

PrecisionHawk 製品担当部長、Krishnan Hariharan 氏

AstraZeneca は、科学を主導するグローバルなバイオ医薬品企業であり、その革新的な医薬品は世界中の何百万人もの患者が使用しています。AstraZeneca は、イノベーションを強化し、患者や社会に価値をもたらして、人生を変える薬を提供できるように注力しています。

「AstraZeneca は、研究開発の全段階で機械学習の実験を行っており、最近では病理学での組織サンプルのレビューを高速化しています。機械学習モデルは、最初に大規模かつ代表的なデータセットから学びます。データのラベル付けは時間のかかる別のステップです。特にこの場合は、正確なモデルをトレーニングするために何千もの組織サンプル画像が必要になることがあります。AstraZeneca は、Amazon SageMaker Ground Truth を使用しています。これは、機械学習を使用した人間参加型のデータラベル付けおよび注釈サービスで、この作業で最も退屈な部分を自動化し、サンプルのカタログ化に要する時間を 50% 以上削減します」

Pathology Research ディレクター、Magnus Soderberg 氏

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T-Mobile US Inc. は米国で最大のサービスプロバイダーの 1 つであり、さまざまなサービスを通じて何百万もの顧客に音声、メッセージング、データなどのワイヤレス通信サービスを提供しています。 

「AI @ T-Mobile チームは、当社のカスタマーケアセンターのシステムに AI と機械学習を統合し、当社のエキスパートからなるチームが、関連する顧客のコンテキスト情報をリアルタイムで表示する自然言語理解モデルを使用して、顧客に一段と高速かつ正確にサービスを提供できるようにしています。データのラベル付けは高性能モデルの作成の基礎を成していましたが、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアにとっては退屈な作業でもあります。SageMaker Ground Truth を使うと、データのラベル付けプロセスが簡単、効率的でスムーズなものになります。これにより彼らの手間が省けて、自分たちが望むこと、つまり、顧客やカスタマーサービスに最高の使用体験を提供する製品を作ることに集中できます」

T-Mobile、IT 開発担当副社長、Matthew Davis 氏

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Pinterest はウェブおよびモバイルアプリケーション会社であり、World Wide Web で情報を検出するように設計されたソフトウェアシステムを運用しています。

「Pinterest は、画像検索とモデレーションのユースケースのためにオブジェクトを検出する機械学習システムを、継続的に開発しています。これを実現するには、必要なトレーニングデータセットを生成するために何百万もの画像にラベルを付ける必要があります。Pinterest には、Amazon Mechanical Turk などの Amazon のサービスを統合したラベリングプラットフォームがすでにあります。当社では、SageMaker Ground Truth を使用してこのプラットフォームを拡張し、境界ボックスのラベル付け作業に対応することを、ワクワクしながら検討しました。SageMaker Ground Truth にはラベル付けジョブを始めるためのシンプルで効率的なインターフェイスがあることがわかりました。AWS チームと密接に協力して、SageMaker Ground Truth を当社独自のデータセットに合わせてカスタマイズしました。SageMaker Ground Truth を当社のデータのラベリングプラットフォームに統合することを楽しみにしています」

Pinterest、テクニカルプログラムマネージャー、Veronica Mapes 氏

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Change Healthcare は医療技術会社であり、より強力で協調的な医療システムの作成を支援するために、ソフトウェア、分析、ネットワークソリューション、およびテクノロジーを活用したサービスを提供しています。

「Change Healthcare は、大手の医療技術会社であり、医療のエコシステムが機能するだけでなくスマートに動作するように支援するうえで、重要な役割を果たしています。当社の AI チームは、テキストの段落にラベル付けして、以前はモデル化できなかった高度に構造化されていない医療データにアノテーションを付けられるようにするソリューションを探しています。SageMaker Ground Truth と SageMaker を使えば、迅速に人員を配置して簡単に使用でき、わずかな労力でラベル付け作業を簡単に開始でき、最終的には医療システムの効率化に役立ちます」

Change Healthcare、チーフ AI オフィス、Nick Giannasi 氏

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GumGum は、コンピュータビジョンを中心とした人工知能会社です。同社のミッションは、さまざまなデータセット全体で毎日生成されるビジュアルコンテンツの価値を解き放つことです。

「AWS は、すべての開発者のための機械学習の実現というすばらしいコミットメントを示し続けています。SageMaker Ground Truth は、シンプルで適切に実行されるラベル付けソリューションによって、データのラベル付けサービスの分断された状況を統合します。当社ではこのツールを、当社のトレーニングパイプラインにすばやく統合することができました。この進化が当社のビジネスに今後どのように影響するのか、楽しみにしています」

GumGum、エンジニアリング、コンピュータビジョン担当ディレクター、Cambron Carter 氏

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Automagi は、製品やサービスのプランニングの分野と、人工知能、機械学習、およびボット SaaS の開発を専門としています。

「当社は、AI ソリューションを構築してそれらをお客様のビジネス上の問題解決のために提供することを専門としています。当社では、SageMaker Ground Truth が、お客様に最先端の AI ソリューションを提供する上で重要な役割を果たすと考えています。SageMaker Ground Truth は、正確なトレーニングデータセットの生成に役立つ、強力な機能をいくつも備えています。ラベル付けのテンプレートを選んで「自社のラベル付け作業者を動員する」ことで、チームを簡単かつスケールに応じて確実に戦力化できます。当社の AI ソリューションポートフォリオ全体で SageMaker Ground Truth を使用したいと考えています」

Automagi、最高経営責任者、Masahiko Sakurai 氏

ZipRecruiter は、求職者と雇用主のための雇用市場です。具体的には、ワンクリックで複数の掲示板に求人情報を送信したり、求職者に無料の求人アラートを提供したりする、求人情報の投稿サービスです。

「AI の台頭で、雇用主が人材や求職者を募集する方法が変わりました。ZipRecruiter の AI によるアルゴリズムは、それぞれの雇用主が求めているものを学習し、希望の条件に沿って厳選された有望な候補者を紹介します。この市場の反対側では、当社のテクノロジーにより、求職者に最も適切な仕事を紹介するマッチングが行われます。そして、すべてを効率的に行うために、アップロードされた履歴書から適切なデータを自動的に抽出する機械学習モデルが必要でした。最も重要な情報を識別できるように機械学習モデルをトレーニングするには、最初にかなり大きなデータセットが必要です。このデータを作成するプロセスは、たいていはコストがかかり、手作業で進めねばならず、時間がかかります。Amazon SageMaker Ground Truth は、トレーニング用データセットの作成に必要な時間と労力の大幅な削減に役立ちます。データの機密保持のため、最初は自社の 1 チームで行うことを検討しました。しかし、これにより彼らは通常の業務から離れることになり、必要なデータを収集するには何か月もかかるでしょう。当社は、この独自のアノテーションプロジェクトを円滑に進めるために、Amazon SageMaker Ground Truth を使用して、Amazon が事前に審査したプロフェッショナルのラベリング業者である iMerit と連携しました。同社の支援により、自社のチームで行った場合と比べて数分の一の時間で、何千ものアノテーションを収集することができました」

ZipRecruiter、最高技術責任者、Craig Ogg 氏


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Amazon SageMaker Ground Truth は精度の高い高品質なトレーニングデータセットの構築に役立ち、データのラベル付けコストを最大で 70% 削減できます。その具体的な方法については、ドキュメントを参照してください。

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