Groundlineは生の写真・動画・ログにビジョンモデルを走らせ、大半の枠を引きます。人が見るのは不確実な8〜15%だけ。1枚ずつクリックさせる農場への支払いはしません。だから一般的なアノテーション業者より安く済みます。
生データ
お客様のファイル
診断
プロファイル作成
予備ラベル
AIが85%処理
専門家確認
残り15%を確認
検証済みデータ
精度100%
モデル
毎月改善
中小企業の現場
国は問いません。典型は15〜200名、データサイエンス部門なし、目視で判断している熟練者が数人。
Groundline
多くの中小は写真をすでに持っています。ないのはデータ部門です。Groundlineは、そのファイルと、現場で回せるモデルのあいだに入る仕組みです。
ビジョンモデルが、人が見る前に大半の枠を引きます。QA担当が確認するのは不確実なケースだけ。検証済みラベルはお客様のもの。モデルは当社が保持するため、同じ量をラベル農場に出すより安く、品目が変わってもデータセットが追いつきます。
01
大半を自動で予備ラベル。人が触るのはモデルが迷う8〜15%だけ。支払うのは判断であり、何千回ものクリックではありません。
02
お客様側にMLエンジニアは不要。QA担当またはオーナーが、ブラウザで1日約15分。リモート優先、ラインが必要なら現地へ。国は問いません。
03
競合は枠ごとに請求します。Groundlineはサイクルごとにモデルの負担が増え、ラベル単価は下がる。大企業向けのラベル予算は不要です。
04
新SKUやドリフトは例外対応ではなく本業です。月次サイクルで変化を取り込み、再学習し、検査を現場に合わせ続けます。
“データチームを置く規模ではありません。製品を知る一人と座ってもらい、それを書き出したら、早朝に彼女が見つけていたものをモデルが拾い始めました。”
なぜ安いか
多くの競合は、すべての枠を人に引かせています。Groundlineは先にモデルを走らせ、短い専門家レビューだけ残します。支払うのは判断であり、何千回ものクリックではありません。
一般的なアノテーション業者
Groundline
85%
人が見る前にモデルが予備ラベルする割合
コスト優位の正体は、安いクリックワーカーではなく、モデル先行のアノテーションです。中小は、大企業向けラベル予算なしで検証済みデータと初号モデルを得られます。
課題
アルゴリズムの問題ではありません。データの問題です。
87%
のAIプロジェクトが本番到達前に失敗
最大の原因は学習データの品質
40–60%
の工数がデータ準備に消費される
本来はモデル構築に使うべき時間
1.9%
の中小企業だけが日常業務にAIを使っている
この差が機会です。既存ツールの多くは大企業向けです
“共有フォルダに何ヶ月分もの生産写真があった。ラベルの付け方が分からなかった。安価なカメラ一式は動かず、やめた。”
プロセス
大半はモデルが予備ラベル。人は残りを確認するだけ。だから小さな工場でも、ラベル農場への請求なしで学習データが手に入ります。
ドラッグ＆ドロップ。画像、動画、CSV、センサーデータに対応。
エンジニアとの2回のセッションで、専門知をアノテーションルールへ。
Groundlineのモデルが85〜92%に枠を引き、信頼度を付与。
人が見るのは不確実な8〜15%だけ。全件クリックさせる農場ではありません。
サイクルごとにモデルが負荷を増やし、ラベル単価は下がる — 人手フルパスの業者より低くなります。
選ばれる理由
初号モデルまでの速さ
業界平均5〜7か月に対し4週間
85%
サイクル3までに人手フルパスより安く — 枠はモデルが引いた
毎回の納品で検証済みIAA ≥ 0.85を保証
退職するQA担当者の知見を、ガイドラインとして組織に残します。
新バリアント → ドリフト検知 → 通知 → 50件追加 → 1週間で再学習。
検証済みラベルはすべてお客様資産。COCO / YOLO / CSVで持ち出せます。モデルの重みとアーキテクチャはGroundlineに残します。それがラベル単価を低く保つ仕組みです。
サイクル3時点の平均モデル精度
一般的なアノテーション業者より低いコスト
初号モデルまでの期間
サイクル3以降の専門家工数（月）
中小の事例
対象はオーナー経営や少人数工場など、ML部門を置けないチームです。数値は代表例。社名は非公開です。
家族経営、約40名、QA担当は1人
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 欠点検出 | 82% | 96% |
| ライン | 1人に律速 | 不確実分だけ確認 |
| 手直し | 終業時に集中 | -50% |
週3日勤務になった熟練検査員の「目」を残した
機械加工、約25名、IT専任なし
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| モデル精度 | 71% | 94% |
| 顧客返品 | 毎週 | まれ |
| 検査の担い手 | オーナー+1 | 例外だけ見る |
買ったカメラキットが動かず、直したのはラベル
選果場、繁忙期約30名
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 等級の一致 | 64% | 96% |
| 上位等級歩留まり | 71% | 78% |
| 繁忙期の残業 | 大きい | -40% |
夜勤の等級担当を増やさず、ばらつきを抑えた
工房、縫製約80名、QCテーブル2つ
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 検出率 | 67% | 95% |
| スクラップ | 7% | 0.8% |
| 取引先からの指摘 | 定期的 | 減少 |
QC席を増やさず、ロット不良を減らした
電子の中小、約60名、多品種
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 誤警報 | 40% | 4% |
| 見逃し | 2.1% | 0.3% |
| QC残業 | 3人でカバー | 例外を0.5人で |
改訂のたびに検査員を増やさなくてよくなった
地域EC、運用6名、SKU約8,000
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| タグ精度 | 71% | 94% |
| SKUあたり時間 | 分単位 | 秒＋抜き取り |
| 担当 | 全員の残業 | 1人が確認 |
15人のタグ部隊なしで、検索が当たるようになった
サイクルごとにモデルがラベル作業を増やし、コストは下がります。安い農場ではなく、AI先行アノテーションの複利です。
精度
毎サイクル向上。
人的負荷
確認時間は毎月減少。
ラベル単価
モデルの予備ラベルが増えるほど下がり、業者の人手フルパスを下回る。
ご提供プラン
中小向けのスキームです。アノテーションの大半はAIモデルが担うため、同じ量をラベル業者に出すより安く収まります。範囲は実データを見てから決めます。料金表は公開していません。
スキーム 1
ラベルなしの生産写真・動画・ログを持つ中小向け
初回の目安: 3〜4週間
スキーム 2
カメラやモデルは買ったが、現場の基準に届かない
立て直しの目安: 4〜6週間
スキーム 3
品目が変わるたびに検査員を増やせない
月次サイクル。不要になった時点で停止可
現場から
中小の代表例です。社名はお客様のご要望により非公開。データチームを置けない現場の規模です。
オーナー経営の包装業 · 約35名
“データチームを置く規模ではありません。製品を知る一人と座ってもらい、それを書き出したら、早朝に彼女が見つけていたものをモデルが拾い始めました。”
金属加工の町工場 · 約22名、IT採用なし
“「AI」はもうありました。ベンチと意見が合わないだけでした。ラベル同士が喧嘩していると教えてもらい、それからはカメラの横に一日立たなくなりました。”
電子組立の中小 · 約60名、短納期の混流
“一度きりのモデルは、図面が変わった瞬間に死にました。月次サイクルなら現場で回せます。変な基板を見て、再学習してもらう。夜勤を増やしません。”
どれが合うか迷う場合は 30分の診断をご予約ください。 データに合う進め方と、最初に測る指標をお伝えします。
ラベルはクリックワーカーの部屋ではなく、モデルが付けるからです。Groundlineは大半をAIで予備ラベルし、熟練者は不確実な部分だけ確認します。全件人手の競合は枠ごとに請求します。私たちは機械がまだできない判断に対して請求するので、同じ量でも安くなります。
不要です。中小向けに作っています。パイプラインは当社が回します。お客様側は不確実なケースの短い確認 — 多くの場合、QA担当またはオーナーが、ブラウザで1日約15分。コードも新規採用もML知識も不要です。
顧客データは隔離されたサーバーで処理し、他社と共有しません。データ持ち出しができない場合は、施設内で完結するオンプレミス構成を提供します。
毎サイクルで測定可能な精度改善を保証します。改善できない場合は無償で再ラベルします。レポートで前後値が明確です。
First Labelは初回アップロードから初号モデルまで3〜4週間。知見抽出セッションは合計約2時間です。
はい。お支払いいただいた検証済みラベルはすべてお客様の資産です。COCO JSON、YOLO TXT、CSV、カスタム形式でエクスポートできます。お渡ししないのはモデルの重みとアーキテクチャです。データセットはお客様のもの。安く予備ラベルするモデルはGroundlineに残り、ご契約中に使っていただきます。
30分の無料確認で、モデルがどれだけ予備ラベルできるか — そして同じ量をラベル業者に出すより安く収まる理由をお伝えします。
データは共有しません。24時間以内に返信します。
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