株式会社Nextremer

ネクストリーマーはAI対話システムの研究・開発をはじめ、Webシステム開発やデータアノテーション事業に取り組む高知・金沢・香川に拠点を持つAIベンチャー企業です。

学習データ作成・アノテーションに関するお役立ち情報や #Nextremer のNews、採用についてお知らせしていきます。

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アノテーション統合ソリューション
〜AIプロジェクトの8割を占める”データづくり”を変える〜

人とAIの協働により、AI開発の3つの課題を同時に解決！
1 データ作成コストの増加による採算の悪化
2 データ量に依存した精度向上の停滞
3 再検品・手戻りによる開発計画の遅延
https://t.co/P5nLID3nbI

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現場映像を学習データにするとき、顔をぼかすだけで足りるとは限りません。名札、車両ナンバー、伝票の宛名、音声にも個人の情報が残ります。

写り込むものの洗い���しから、マスキングと匿名加工情報の違い、提供元に確認すべき8項目までまとめました。

https://t.co/A56UNeILlq

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【登壇報告】
HDI-Japan主催「HDIアカデミ��2026」のGENIACセッション「CX向上のためのAI活用」に、代表取締役CEO 向井永浩が登壇しました。

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#GENIAC #生成AI #カスタマーサポート

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同じ画像でも、四角で囲むか、輪郭をなぞるかで、アノテーション費用は30倍以上変わります。

画像分類・バウンディングボックス・ポリゴン・セグメンテーション・キーポイント・ポリラインの6手法を、工数・単価・出力形式で比較しました。

https://t.co/sKiwKcKmzo

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AI学習データは、自社で集めるか買うか。答えはプロジェクトの段階で入れ替わります。

検証段階は期間とコストが効くので購入が有利。本番運用は継続収集と再現性が効くので自社収集が有利。5つの判断軸とフェーズ別の判断表、チェックリストをまとめました。

https://t.co/t1lPWAQUG0

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「ラベリングで依頼した���に、見積もりは分類だけだった」

粒度・対象・工程の3つの軸で違いを整理し、発注のときに言葉より先に伝えておく5項目をまとめました。
https://t.co/hlkeWe3L6H

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アノテーションの正解率、99%と95%のどちらを求めるべきか。

答えは「学習データかテストデータか」で変わります。
テストデータに5%の誤りがあれば、完璧なモデルでも測れる精度は95%前後で頭打ちに。

ラベル品質とモデル精度の関係を、公開研究の数値つきで解説しました。
https://t.co/dWmK1IQYfS

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LiDARでは3点しか映らない歩行者にラベルを付けるか。隠れた���分も推定して囲むか。

自動運転のアノテーションで判断が割れる場面と、発注前に仕様書へ書くべき項目を、公開データセットの手順書と安全規格をもとに整理しました。

https://t.co/KVgSNXx0Lw

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社内SE（情報システム）を募集しています。

少人数のチームなので、「こうしたい」を提案して、実行まで自分で進められます。
会社のIT環境がよくなっていく手応えを、日々感じられる仕事です。
まずは話を聞いてみたい、という方もお気軽にDMください。

https://t.co/xkzkCRRYfo

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「商用��用可」と書かれたデータセットでも、学習済みモデルの販売や委託先への共有まで可とは限りません。
AI学習データを買う前に確認する著作権・ライセンスの条件を、契約条項に沿って整理し、提供元にそのまま聞ける質問10問にまとめました。
https://t.co/l4PR31HLyQ

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アノテーションの品質は、少人数のうちは崩れません。崩れるのは増員したときです。

「前の人はこうしていた」を頼りに新人が作業を始めると、同じデータに違うラベルが付き始めます。

10人→50人に増やしても品質を保つ育成設計を整理しました。

https://t.co/eeOMAJ7p3L

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AI学習データの予算、「アノテーション単価×件数」だけで組んでいませんか。

自社でデータを揃える費用を、現場調整・撮影許諾／収集／前処理／アノテーション／失敗コストの5工程に分けて整理しました。見積書に載らない社内工数の見落としどころも。

https://t.co/bePNJLAUfk

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AIの精度が出ない原因を追うと、モデルではなくデータに行き着くことがあります。

学習データの調達を「自社収集・公開データセット・購入」の3ルートで、費用・期間・権利・現場との一致から比較しました。自社で集めた場合の工数も積み上げています。

https://t.co/wIuQqMqrSo

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アノテーションのクラウドソーシング活用、単価の安さだけで選ぶのは危険です。

・向くタスク
・ゴールデンデータ×冗��付与による品質担保
・単価×冗長度で見る実効コスト
・LLM代行リスクと個人データの制約
Mechanical Turk新規受付停止など、2026年の変化も解説👇
https://t.co/rMq6Ip3Ce9

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「アノテーションガイドラインの作り方｜必須10項目とテンプレート」
アノテーションの判断がバラつく原因は、作業者ではなくガイドラインの曖昧さかもしれません。
必須10項目、エッジケースの整理、改訂フロー、すぐ使えるテンプレートまで解説
https://t.co/10RLeXJtBq

#アノテーション #機械学習

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アノテーションの見積書、金額の妥当性を判断できていますか？

業務委託���・ツール費・管理費など5つの費目、データ種別ごとの単価目安、見積書に表れない隠れコストまで整理しました。複数社比較や社内説明の材料にどうぞ。

https://t.co/AoVSzzEy7N

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「アノテーションは外注か内製か」——正解は機密性・作業量・専門性で変わります。

3ステップで候補を絞り、5つの軸で比較する方法を解説しました。
必要人日の試算式、内製と外注で異なる費目、外注先の確認項目まで。

https://t.co/rhEF86ApUv

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AI開発で精度が出ないとき、原因はモデルではなくデータのラベルにあることが多いです。

データアノテーションとは何か、画像/テキスト/音声/3Dの種類、ツール選定、内製と外注の判断、費用とKPIの考え方までを1本にまとめました。

https://t.co/72ci0QrKFl

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2026年7月6日（月）に開催される、株式会社 矢野経済研究所主催のオンライ��セミナー「ワッツセミナー（vol.260）」に登壇することをお知らせいたします。
詳細は以下の記事よりご確認ください。
https://t.co/OEDWv69UUY

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【経営体制（取締役）変更および新任取締���就任のお知らせ】

当社は、2026年4月1日付で、事業成長に伴う経営基盤の強化および技術集約型オペレーションへの転換を目的に、新たな経営体制へ移行いたしました。

詳細は以下の記事よりご確認ください。
https://t.co/uLlWsJ5rtO

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懸賞金活用型プログラム「GENIAC-PRIZE」で「特別賞 持続実装賞」と「協力団体特別賞 HDI-Japan賞」を受賞しました。

今後も生成AIの可能性の検証を通じて、多様なニーズに対応した新たな価値の提供を行うとともに、便利で革新的な対話型AIサービスの展開を目指します。
https://t.co/yFBrDFTgfF