データアノテーションは、生成AIおよびエージェント型AIモデルの学習に用いられるデータに文脈と意味を与えます。私たちは、トーン別のテキストから詳細なビジュアルスタイルまで、複雑なマルチモーダルデータへのラベル付けを支援し、生成AIモデルを強化します。これにより、幅広いユースケースで、より迅速かつ高精度なモデル学習を実現できます。

Uber AI Solutions は、RLHFや選好ラベリング、プロンプトと応答の作成、モデル出力の品質評価、画像・動画向けのVLM/VLAラベリング、AV向けマルチセンサーのひも付け、音声ニュアンスのアノテーション、ならびにその他のマルチモーダルなテキスト・画像・動画・音声のアノテーションなど、幅広いデータアノテーションサービスを提供しています。

AIモデルの良し悪しは、学習に用いるデータ次第です。データ品質が低いと、その影響でワークフローを混乱させ、信頼性の低い結果を生み出すモデルになり得ます。データ品質の低下要因には、断片的または不完全なデータセット、アノテーションの誤り、文脈の欠落などが含まれ、これらによってモデルが信頼できなくなり—ブランドの評判、財務、コンプライアンスにまで波及的な影響が生じる可能性があります。

uLabel は Uber が開発した革新的なデータラベリングプラットフォームです。大規模環境でも高品質なアノテーションワークフローを実現できるよう設計されています。このオールインワンのソリューションは、高品質なアノテーションを支える高度な作業手順パネルと、あらゆるタクソノミーや顧客要件に合わせて柔軟に構成できる UI を備え、シームレスな作業環境を提供します。

品質と効率の向上を目的とした機能を備える uLabel は、uTask の構成可能な UI を発展させ、多様なニーズに対応します（詳細は以下を参照）。常に優れた品質が標準となるユーザー体験を提供します。監査性、品質管理ワークフロー、コンセンサス、編集レビュー、サンプリングの各ワークフローをサポートしています。

uTask は構成可能なワークフローオーケストレーション用のUIで、ご利用のユースケースに合わせて適応し、運用に合致するリアルタイムの作業オーケストレーションを実現します。プログラマティックなデータ連携とタスクアップロード機能により最適化された、タスクやプロジェクトとスキルを備えた人材を結び付けるインテリジェントなマッチメイキングをご活用いただけます。

利用可能な機能は次のとおりです:

• 編集レビュー、サンプルレビュー、コンセンサスモデルなど、さまざまなワークフロー向けの自動設定をサポート
• プログラムによるデータ交換とタスクのアップロード
• オペレーション指標のワンストップ情報源
• フィードバックループ
• ガバナンス向けのリアルタイム分析ダッシュボード