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FastLabel(ファストラベル)はAI開発に欠かせない「高品質で大規模なデータ」をプロフェッショナルサービスとプロダクトの両軸で提供しています。

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日本語データが足りない、偏っているー FastLabel は、生成AI開発でよくあるこの課題を解決する、6つのソリューションをリリースしました。 日本語データの「量」と「質」にまつわる壁を乗り越え、日本における生成AIの発展を力強く後押しします! 詳しくはこちら fastlabel.ai/news/20250409-…

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【NABLASへ独自データを作成・提供】 食品・流通小売業向けの視覚言語モデル開発を支援し、「GENIAC」第2期の採択にも貢献しました。 ✅ Instruction Tuningデータ作成 ✅ 応募に向けたコンサルを実施 日本語データの量と質の課題に向き合い、生成AI開発を後押しします。 fastlabel.ai/news/20250414-…

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FastLabel 代表の鈴木が、ベンチャーjp 様にてインタビュー掲載されました🎉 弊社事業の詳細や今後の展望などについてお話しています。 ぜひご覧ください。 venture.jp/news/2025/04/2…

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【記事公開のお知らせ】 LLMのインストラクションチューニングデータを生成するために、合成データは非常に有用です。一方で、質の高い合成データ生成にはいくつかの工夫が必要です。 生成のためにどのような工夫をしたか? FastLabelの機械学習エンジニアが紹介します。 fastlabel.ai/blog/instructi…

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【記事公開のお知らせ】 オープンデータセットはAI開発において非常に有用なリソースですが、利用にはいくつかリスクもあります。 FastLabelの機械学習エンジニアが、オープンデータセットの「利用条件の精査」と「品質のばらつきの問題」にどう対応したか?紹介します。 fastlabel.ai/blog/risk-of-o…

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【記事公開のお知らせ】 機械学習において、「アノテーションの品質」はモデルの性能を大きく左右する重要な要素です。 品質を低下させないために、どのような点に注意すべきなのか? FastLabelの機械学習エンジニアが、当社の取り組みとともに紹介します。 fastlabel.ai/blog/annotatio…

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【記事掲載のお知らせ】 自動運転や農業ロボットなど幅広い分野で活躍! 「AIデータの課題を解決する会社」の未来への挑戦 CEOの鈴木は、なぜ、AIの中でも「データ」に着目したのか。起業の経緯や事業の詳細、今後のビジョンなどをお話ししています。ぜひご覧ください。 shachomeikan.jp/industry_artic…

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📣FastLabel、リコーへ独自データ提供 図表含む日本語文書に対応したLLM開発を支援。IR情報や帳票等を収集・アノテーションした高品質データを提供しました。今後もData-centric AIの推進を通じ高品質なデータ提供に取り組んで参ります 詳細は👉️x.gd/Pv1Fk #アノテーション #生成AI

📣FastLabel、リコーへ独自データ提供
図表含む日本語文書に対応したLLM開発を支援。IR情報や帳票等を収集・アノテーションした高品質データを提供しました。今後もData-centric AIの推進を通じ高品質なデータ提供に取り組んで参ります
詳細は👉️x.gd/Pv1Fk
#アノテーション #生成AI
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【FastLabel × ヘッドウォータース社が協業開始】 Data-centric AIを軸に、 ✅ 業界特化型AIエージェント ✅ SLM(小規模言語モデル) ✅ Agentic RAG の開発を強化していきます。 詳しくはこちら🔗 fastlabel.ai/news/20250618-… #生成AI #AgenticRAG #SLM #AIエージェント

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【記事公開のお知らせ】 生成AIやLLMの急速な普及に伴い、GPUリソースの需要が飛躍的に高まっています。 自社に適切なGPUサービスを選ぶために、どのようなポイントを押さえておくべきなのか? FastLabelの機械学習エンジニアが紹介します。 fastlabel.ai/blog/gpuservice

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【記事公開のお知らせ】 2025年6月開催のセミナー「GENIAC 採択プロジェクトに学ぶ!LLM開発の現在地と課題解決のリアル」のレポートを公開しました。 GENIAC採択企業2社が語る、LLM開発で直面した課題とは? 具体的な解決アプローチをご紹介します。 fastlabel.ai/blog/llm-proje…

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㊗️FastLabelはパナソニックHDと共同で「マルチモーダル基盤モデルによるアノテーション自動化」に取り組み、2024年度 現場イノベーション賞(銀賞)を受賞しました🎊 アノテ作業を1/10に短縮、実際のプロジェクト10件に導入済。AI開発の現場効率を劇的に改善しています。 詳細: fastlabel.ai/news/20250625-…

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【記事公開のお知らせ】 AI開発の精度と実用性を左右する最大の要因は、もはやアルゴリズムではなくデータの質にあります なぜ「高品質なデータ」が不可欠なのか 品質をどう確保すべきか FastLabel代表・鈴木のセミナー講演から、AI開発を前進させるヒントをお届けします fastlabel.ai/blog/datacentr…

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【記事公開のお知らせ】 グローバルでは、大規模なデータセットをもとに高性能なAIモデルが次々と開発されています。 そんな中、音声・画像データセットの最新トレンドはどのように変わってきているのか? 当社FastLabelへのご相談をもとにご紹介します。 fastlabel.ai/blog/dataset-s…