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Nov 01, 2023

2023 年のデータ ラベリングの影響: 現在の傾向と将来の需要

L'etichettatura e l'annotazione dei dati sono da tempo componenti importanti di molti sistemi.

データのラベル付けやデータの注釈は、長い間、多くの機械学習や AI の取り組みにとって重要な要素でした。 近年、多くのプロジェクトの成功にとってそのプロセスがますます重要になるにつれて、正確で信頼性の高いデータラベル付けに対する需要が劇的に高まっています。 しかし、データのラベル付けとは正確には何でしょうか? データラベリング 2023 – ビジネスにどのような影響を与えるでしょうか? そして、データラベリングの将来を形作るどのような傾向に今注意すべきでしょうか? このブログ投稿では、このテクノロジーが今後数年間でどこに向かうのかをよりよく理解するために、これらの質問を検討していきます。

市場におけるデータ アノテーション ツールの需要は、主に次の 3 つの要因によって決まります。

自動化されたデータラベル付けツールとクラウドベースのコンピューティングリソースの使用の増加。

企業は、大量の AI トレーニング データに正確にラベルを付けるためにデータ アノテーション ツールを使用することが増えています。

自動運転技術への投資が増加するにつれて、無人 ML モデルを改善するために十分に注釈が付けられたデータの必要性が高まっています。

デジタル環境が 21 世紀に向けて進化するにつれて、データ アノテーションは大きな一歩を踏み出し、さらに統合されることが予想されます。 このような変更の背後にある主な要因は、デジタル画像処理とモバイル コンピューティングの台頭です。

データ アノテーションはどこに当てはまりますか?なぜそれが必要なのでしょうか?

デジタルコマースを通じて顧客体験を向上させます。

銀行、金融、保険における文書検証とリアルタイムの顧客対応。

研究目的で非構造化および蓄積されたデータセットのスコアを解析します。

ソーシャルメディアコンテンツの監視とキュレーション、不適切なコンテンツの特定。

作物の監視、土壌評価などはすべて農業部門の一部です。

データ アノテーションのトレンドはさまざまな要因によって形成されます。 ただし、これは完全なリストではありません。

さらに、すべてのビジネス プラットフォームでデジタル コンテンツが驚異的な成長を遂げています。 その結果、大規模ユーザーに関するデータは、幅広いデジタル チャネルを通じて処理する必要があります。 データに注釈を付けることで、企業はオンライン コンテンツの利点を最大限に活用し、価値を付加し、新しい顧客を引き付けることができます。

ほとんどの企業はデータ中心のアーキテクチャを実装しています。 データ中心の考え方とデータ中心のアーキテクチャはどちらも、効果的なエンタープライズ アーキテクチャの導入と維持に不可欠です。 したがって、データラベル付け作業者はインテリジェントである必要があり、自動化されたオプションを検討する必要があります。

IoT、ML、DL、ロボット工学、予測分析、不正検出システム、レコメンダー システムの改善に加えて、AI プロジェクトには非常に効果的なデータが必要です。 これはおそらく、データラベル付けの画期的な進歩につながる最も重要な要因です。

AIデータラベリング市場の現状

データラベリング市場は現在、過渡期にあります。 これは、ラベル付きデータに対する需要が増大しており、労働集約的な手動ラベル付けによる従来の供給を上回っているためです。 これに応えて、自動化を使用してラベル付けプロセスを高速化する新しいデータラベル付けサービスが多数登場しました。

AI データラベリング市場の現状は次のように要約できます。

調査によると、世界のデータ注釈市場は 2028 年までに 82 億 2,000 万ドル相当になると予測されています。さらに、世界のデータ注釈サービス市場は 2030 年までに 26.6% の CAGR で成長すると予想されており、2030 年までに53億米ドルの価値があると予測されています。

ラベル付きデータに対する需要が増加しており、労働集約的な手動ラベル付けによる従来の供給を上回っています。

この需要に応えて、自動化を使用してラベル付けプロセスを高速化する、多数の新しいデータラベル付けサービスが登場しました。

これらのサービスはまだ開発の初期段階にあり、時間の経過とともにどのように進化するかはまだわかりません。

データラベル付けの新たな将来のトレンド

情報に基づいた意思決定を行うために、正確で最新の洗練されたデータセットを必要とする企業が増えているため、データラベル付けサービスの需要が高まっています。 これは、ラベル付きデータを使用してアルゴリズムをトレーニングする機械学習の分野に特に当てはまります。

データラベル付けの分野では、これらのサービスの将来の需要に大きな影響を与える重要なトレンドがいくつか現れています。

まず、データセットはより複雑になる傾向にあります

機械学習がより高度になるにつれて、ラベル付けが必要なデータセットはますます複雑になってきています。 このため、データのニュアンスを理解し、適切なラベルを適用できる専門のラベル作成者の必要性が高まっています。

第 2 に、リアルタイムのラベル付けへの傾向があります。

多くの場合、アルゴリズムがリアルタイムでデータから学習できるようにするために、収集中にデータにラベルを付ける必要があります。 このため、ラベル作成者は、トレーニング プロセスの結果に影響を与える可能性のある間違いを犯すわけにはいかないため、さらに効率的かつ正確であることが求められます。

第三に、自動ラベル付けの傾向があります。

場合によっては、アルゴリズムを使用してデータセットに自動的にラベルを付けることができます。 ただし、このアプローチは常に信頼できるわけではなく、精度を確保するために人間の介入が必要になることがよくあります。 そのため、自動化されたラベル付けは、将来的には従来の人によるラベル付けに取って代わるのではなく、補完するものとなる可能性があります。

AIに影響を与える注目すべき主要なテクノロジートレンド

Gartner の調査研究の 1 つを考慮して、2023 年のデータ アノテーション業界の大きな成長機会と、現在の見通しを形作る新たな技術トレンドを予測します。

AI: 信頼、リスク、セキュリティのバランスをとる

モデルの信頼性、信頼性、セキュリティ、プライバシーは、管理チームの高度な機能によって確保される必要があります。 その結果、ユーザーの受け入れ度と企業目標は 2026 年までに 50% 増加するでしょう。

デジタル免疫システムの構築

効果的な戦略はリスクを軽減し、ユーザーと顧客のエクスペリエンスを向上させ、ビジネスの挫折に対する回復力を高めます。 デジタル免疫システムへの投資により、2025 年までにダウンタイムが 80% 削減され、消費者の満足度の向上につながるでしょう。

産業用クラウド コンピューティングのプラットフォーム

業界クラウドを使用すると、組織は業界で最も差し迫った問題やケースに対処できるようになります。 2027 年までに、現代の組織の半数以上がセクター固有のクラウド プラットフォームを使用するようになります。

プラットフォームエンジニアリング

近年、先駆的な企業は、ユーザーとユーザーが依存するサポート サービスとの間のオペレーティング プラットフォームを作成し始めています。 2026 年までに、ソフトウェア エンジニアリング会社の 80% が、再利用可能なサービス、コンポーネント、ツールを提供するプラットフォームを作成すると推定されています。

適応型人工知能

AI を運用化することで、複数の組織コンテキストにわたって AI を構築、導入、適応、管理する能力が得られます。 AI エンジニアリング手法は、競合他社より少なくとも 25% 優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、適応システムの開発にも役立ちます。

メタバース

メタバース エクスペリエンスを使用することで、企業は従業員のエンゲージメント、協力、つながりを高める方法を見つけています。 ほとんどの大企業は、2027 年までに収益を増やすために Web3、空間コンピューティング、デジタル ツインを使用することになります。

ワイヤレス技術の可能性

いくつかのワイヤレス テクノロジーを統合することで、より信頼性が高く、スケーラブルで手頃な価格の基盤を構築でき、必要な資本投資が少なくなります。 今後 3 年間の終わりまでに、ビジネス ワイヤレス エンドポイントの 50% が通信以外のネットワーキング サービスを使用するようになるでしょう。

これらの最近の業界トレンドには、それぞれ機会とリスクの両方が伴います。 AI イニシアチブのテクノロジー ロードマップを構築するときは、プロジェクトの目標を達成するための十分に注釈が付けられたデータセットの重要性を必ず考慮してください。

データラベリング業界を促進する重要なポイント

1 – データラベル業界は、今後数年間で急激に成長すると予想されています。

2 – この成長は、より正確で信頼性の高いデータラベル付けの必要性によって促進されるでしょう。

3 – データラベル付けサービスはより洗練され、効率的になります。

4 – 企業がデータ主導の意思決定にさらに依存するようになるにつれて、データラベル付けサービスの需要は増加し続けるでしょう。 元々の公開場所 – Cogito