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アッペンジャパン会社概要2022年9月

製品カタログ

AI向けアノテーションおよびデータ提供サービスのご紹介

アッペンジャパンはAI向け教師データの提供およびアノテーションサービスの実施を行うグローバルカンパニーであり、本資料ではアッペンジャパンの位置付け、サービス概要、他社事例、セキュリティなどをご案内しています。

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このカタログについて

ドキュメント名 アッペンジャパン会社概要2022年9月
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 8.3Mb
取り扱い企業 アッペンジャパン株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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データでAIの精度と効率をパワーアップ
製品カタログ

アッペンジャパン株式会社

このカタログの内容

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アッペンジャパン株式会社 AI向けデータ提供&アノテーショングローバルベンダー September 5, 2022
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⽬次 ① アッペン会社概況 ② 組織と拠点のご紹介 ③ プラットフォームご紹介 ④ データアノテーション ⑤ データコレクション ⑥ データセキュリティー 2
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Appenの概況 3
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AIデータのマーケットリーダー トップのマーケットシェア Appenの優れている点 AIデータでの売上比較 信頼 データプライバシーに準拠し、安全なオンサイトデータラベ リングのためのプラットフォームを利用 品質 弊社独自の品質管理により、偏りのない、誤差の少ない、 世界を代表する結果を保証 使いやすさ 簡単にカスタマイズして使えるラベリングツールの活用 スケール 大規模データ要件に対応するラベリング技術の幅と深さ スピード ラベリングの自動化機能を搭載し、短時間で結果を出すこ とが可能 Appen Next largest 実績 25年以上の経験で培われた専門性とナレッジ competitor 1. Lionbridge revenue source from Telus International IPO and other statements, Scale AI revenue estimated from public announcements related to funding rounds 4
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目次 ① アッペン会社概況 ② 組織と拠点のご紹介 ③ プラットフォームご紹介 ④ データアノテーション ⑤ データコレクション ⑥ データセキュリティー 6
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Appen Japan KK 2021年7⽉に⽇本法⼈設⽴ 東京駅近くの新丸の内ビル9F ⽇本法⼈設⽴以前にすでに20社ほどの⽇本国内企 業様にサービス利⽤をいただく 2022年7⽉時点で3名の体制 今年度順次増員予定 デリバリーに関しては⼤連・無錫に⽇本語も対応可能 なスタッフが多く常駐 アジアパシフィック・間接部⾨は上海オフィスに 9
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Appen Data Technology (Shanghai) Co. Ltd 2020年5⽉に設⽴されたAppen(上海)がAPAC の本部 Appen(無錫)、Appen(重慶)、Appen(カビ テ)、APACチーム、Appen(⽇本)、Appen(韓 国)、Appen中国研究開発センターなど複数のサー ビス提供センターを管理 2021年、Appen Chinaの年間売上は$24.7Mに 達し、FY20⽐422%増 マネジメントチーム︓ 20名以上 研究開発チーム︓50名以上 BPOパートナー︓700社以上 チャイナクラウド︓10万⼈以上 グローバルクラウド︓100万⼈以上 10
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無錫デリバリセンター2–華東拠点(1800+㎡へ拡張) 13
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Appen Data Technology (Chongqing) Co. Ltd. Appen CQ Baseを2022年3⽉に重慶に設⽴ テンセント認定パートナー 14
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目次 ① アッペン会社概況 ② 組織と拠点の紹介 ③ プラットフォームご紹介 ④ データアノテーション ⑤ データコレクション ⑥ データセキュリティー 17
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MatrixGo –高品質のデータアノテーションプラットフォーム Project Configuration Image Video LiDAR Task Distribution Audio Transcription Landmark Workflow Configuration Internal Team Translation NER Content Relevance BPO Management Data Management Annotation Toolset Quality Control AI Pre-labeling Result Analytics Classification Object Detection Tracking Transcription ASR OCR Semantic Segmentation Key-points Translation NER Workflow Engine Project Mgmt Collection Annotation Quality Check Audit Report Resource Mgmt 18
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アノテーションツール ユニバーサル2Dアノテーションツール ❖ シーケンシャルフレーム(10,000フレーム以上) ❖ 使いやすいシェイプのフルセット ❖ 線形補間と予測 ❖ ⾼度なプログレスバー ❖ グリッドビュー ❖ 要素レベルの品質レビュー
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アノテーションツール 3D LiDAR Cuboidとセグメンテーション ❖ シーケンシャルフレームとトラッキング ❖ 3D・2Dフュージョン、2Dプロジェクション ❖ オートフィットと予測 ❖ グリッドビューと単体モード ❖ 要素レベルの品質レビュー 2 0
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コンフィギュレーション可能なワークフロー ❖ 30,000 タスク/秒, ⾃動スケール ❖ フレキシブルなワークフローコントロール ❖ 作業/リワーク/再割り当て/保留/リリース ❖ 複数チームでのコラボレーション 21
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⽬次 ① アッペン会社概況 ② 組織と拠点のご紹介 ③ プラットフォームご紹介 ④ データアノテーション ⑤ データコレクション ⑥ データセキュリティー 22
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⾃動運転業務紹介 業務種別 業務タイプ 関連項⽬ アノテーション⽅法 障害物 シングルフレームバウンディングボックス 障害物 障害物連続フレーム 連続フレーム(50-300)バウンディングボックス ⾞道 シングルフレームラインアノテーション ⾞道 ⾞道連続フレーム 連続フレーム(50-300)ライン標記 ⾞道 シングルフレームポイントアノテーション 点群クラウド(Lidar/Radar) 16線/32線 障害物&⾞道 障害物&⾞道 障害物と⾞道アノテーション,連続フレームバウンディングボックス 書き起こし範囲(40m-300m) 連続フレーム (50-300)+連続フレームラインアノテーション(50-300) 分割 分割 単⼀フレームのセグメンテーション、インスタンス、パノラマ 1.シングルフレーム、連続フレーム(50-300)バウンディングボック 連合アノテーション 障害物視覚連合アノテーション ス 2.視覚障害物矩形バウンディングボックス、⽴体ボックス 障害物 フレーム、ルーラー、句読点、連続フレーム 障害物 ⾞道 ラインアノテーション 視覚 分割 単⼀フレームのセグメンテーション、インスタンス、パノラマ ⾛⾏可能エリア エリア―・ライン 単⼀フレームのセグメンテーション、インスタンス、ライン 25 September 5, 2022
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⾃動運転業務紹介 アノテーション⽅法: バウンディングボックス アノテーション⽅法: セグメンテーション 点群クラウド障害物と ⾞線 連続フレーム アノテーション⽅法: ライン(点) 26 September 5, 2022
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⾃動運転業務―デリバリ能⼒ 以下は⾃動運転の主な⻑期項⽬の交付能⼒である(週) プロジェクト 現時点のデリバリ能⼒(フレーム) 未来のデリバリ能⼒(フレーム) 2D画像-視覚障害物 12-20万 30万+ 2D画像-⾛⾏可能領域 8万 20万+ 2D画像-⾞道 8-10万 20万+ ポイントクラウド-連合アノテーション 3-10万 10-15万+ ポイントクラウド-⾞道 2-5万 10万+ ポイントクラウド-連続フレーム 8-12万 20万+ ポイントクラウド-セグメンテーション 1-3万 5万+ 28 September 5, 2022
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アッペンの業種⼀覧 サービスタイプ プロジェクトタイプ ⾔語 ⽣産能⼒ 広告分類 英語、⽇本語 1,000,000/⽉ ⾳声/ビデオ 英語、⽇本語、韓国語、アラビア語、ベトナム語、タイ語、インドネシア ⾳声アノテーション 語、トルコ語、フランス語、ヒンディー語、ドイツ語、スペイン語…中国語 ⽅⾔ 1,200,000/⽉ ビデオチェック 中国語、英語、フランス語、スペイン語、トルコ語、アラビア語… 7000/⽇ ベトナム語、タイ語、インドネシア語、トルコ語、ヒンディー語、ドイツ語、 1500⼈以上の TTSアノテーション/感情分析 スペイン語… スタッフ テキスト コンテンツ検索 (APPとウェブサイト⽤) 中国語、英語、ヒンディー語 100,000以上の質問 と検索ワード 画像 3Dアノテーション(⾃律⾛⾏⾞ ⽤)/画像アノテーション 中国語、英語、ドイツ語 500枚以上 31
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データアノテーションのユースケース① - ⾳声の書き起こし(トランスクリプション) サ シンガポールの顧客向け、Appenの ンプル データアノテーション・プラットフォー ム”A9”を活⽤し、アノテーションを効率 化、並びに精度を向上 効率化︓ 各セッションの処理時間を平均的に 15.35時間から10.5時間に削減(33 %減) アノテーション精度: •単語レベルのミスは7.9%から4.7%に 削減(40%減) 32