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自動運転モビリティサービスにより、都市道路で無人運転を実現

AIデータプラットフォームで、テキスト、音声、画像、動画、3次元データをアノテーションし、モデルを評価します。

オープンソースハードウェアプラットフォームで、センサー、通信モジュール、エッジコンピューティングデバイスをプロトタイピングに提供します。

コンピュータービジョン開発プラットフォームで、データセットの管理、モデルの訓練、推論サービスのデプロイを実現します。

ブラウザ拡張機能で、画面アクティビティとログを自動記録し、不具合レポートを生成します。

開発者効率プラットフォームで、構造化されたコードレビューとインクリメンタル変更管理をサポートします。

Appenは最先端のAIデータプラットフォームであり、さまざまなAIアプリケーションに高品質なトレーニングデータと高度なモデル評価ツールを提供することに特化しています。このプラットフォームは自動化と人的専門知識を組み合わせ、テキスト、音声、画像、動画および3次元データのアノテーション、分類、および人間によるバイアス評価スコアリングをサポートし、企業が複雑なプロセスを効率的に管理し、データ品質を向上させ、AIモデルの開発を加速するのを支援します。Appenのサービスは自然言語処理、音声認識、コンピュータービジョン、関連性の強化をカバーしており、自動車、テクノロジー、広告、EC、ローカリゼーションなど幅広い業界で利用されています。

Defined.aiは、機械学習モデルの精度と信頼性を高めるための包括的なAIトレーニングデータおよびアノテーションサービスの提供に特化しています。同社のプラットフォームは、音声、テキスト、画像、動画形式の多様なデータセットを提供する、世界最大規模の倫理的AIデータ市場を運営しています。人間の知能と先進技術を組み合わせることで、Defined.aiはデータの品質を保ち、バイアスを低減し、プライバシー基準に準拠しています。同社のサービスはAIモデルのトレーニング、評価および最適化を支援し、企業が効率的かつ責任ある形でAIソリューションを展開することを可能にします。

Clickworkerは、世界中で600万人以上のフリーランスを結ぶ、リーディングマイクロタスクおよびクラウドソーシングプラットフォームです。Clickworkerは、データアノテーション、コンテンツ作成、データ検証など、多様なデジタルタスクを実行可能で、AIトレーニングや企業のニーズを支援します。高品質なデータセットやコンテンツ生成に柔軟でスケーラブルなソリューションを提供し、企業がAIシステムを強化し、検索の関連性や製品分類を最適化するのを支援します。Clickworkerはクラウド技術とモバイルアプリを基盤としており、フリーランスがいつでもどこでも自らのペースで作業できるため、プロジェクトの効率的な実行と品質の保証を実現します。

Opalは、Googleが開発者向けに設計したツール群であり、LLMを活用してより安全で責任あるアプリケーションを構築するための支援を提供します。Google AI StudioおよびVertex AIに統合されており、Opalは構成可能な安全フィルターと評価機能を提供することで、モデル出力が安全ポリシーおよび品質基準に適合しているかを、デプロイ前およびデプロイ中に評価できます。

Qdrantは高性能でオープンソースのベクトルデータベースであり、高次元のベクトルデータと類似性検索に特化して設計されています。コア部分はRustで実装されており、優れたスピード、信頼性、スケーラビリティを備えており、現代の機械学習およびデータサイエンスの用途に適しています。このプラットフォームは数十億のベクトルを格納、インデックス化、検索することが可能で、低遅延と高精度を維持します。Qdrantは複数の距離計算法（コサイン類似度、内積、ユークリッド距離など）をサポートし、高度なフィルタリング機能により、意味的関連性と構造化されたメタデータ条件を組み合わせたハイブリッド検索を実現します。クラウドネイティブなアーキテクチャにより、シームレスなスケーリングとダウンタイムゼロのアップグレードが保証されています。

Rerunは、モデリング、データ取り込み、保存、クエリ、および複雑なロボティクス関連データストリームの可視化を目的とした包括的なマルチモーダルデータスタックです。2D、3D、テキスト、時系列、テンソルなど多様なデータ型をサポートしており、空間および具身型AI、ロボティクス、シミュレーションなどを含むシステムのデバッグ、分析、および改善を可能にします。プラットフォームはPython、Rust、C++用SDKを提供しており、データの記録とクエリを容易にします。また、独立型ビューアによりインタラクティブな可視化が可能です。時間認識型のエンティティコンポーネントシステムデータモデルを採用しており、時間および空間データを柔軟かつ効率的に処理でき、複雑なセンサーデータやシステム動作の理解に最適です。