多様なデータセットへ、世界規模で迅速にアクセス
グローバルなオーディエンスに対して高い精度でスケールするAI出力により、モデル学習と市場投入までの時間を短縮します。
LLMの力を解き放つ
1つの プラットフォームで、データ収集、アノテーション、評価、トレーニング環境を含むデータライフサイクル全体にわたり、汎用的なデータパイプラインでは対応できないエッジケースを解決し、よりスマートに学習を進められます。
高品質なデータセットを取得
1,000 万人以上の貢献者や専門家からなるグローバルネットワークによって大規模に収集・注釈付けされた、音声、動画、画像、テキストなどの多様な実世界のデータセットを用いて、高性能な AI モデルを強化します。¹
専門家によるフィードバックを受けながらトレーニング
お客様固有のユースケースに合わせて構築されたカスタム強化学習（RL）ジムを通じて提供される、人間のフィードバックに基づく構造化強化学習（RLHF）、選好ランキング、および報酬モデリングを使用して、モデルのベンチマークとファインチューニングを行います。
データの所有権はお客さまに
貴社の専有データおよび知的財産（IP）は引き続き保護されます。 当社は、Uber の汎用社内AIモデルの学習に貴社のデータを使用しません。また、これらは組織的および技術的な保護策によって守られています。
信頼性とパフォーマンスを確保する
2 万を超える AI モデルのトレーニング実績を活用してください。複数の OS と 3,000 台を超えるテストデバイス全体で、重要なパフォーマンスインサイトの取得、テストの効率化、効果の高い品質保証を実現できます。
よくある質問
音声のラベル付けとは何ですか？
音声ラベリングは、機械学習モデルが発話、音楽、効果音を認識できるように音声・オーディオデータにタグ付けを行い、音声アシスタント、音声からテキストへの変換、サウンドイベント検出といったアプリケーションを可能にします。
動画のラベリングとは何ですか？
動画のラベリングは、フレームにタグを付けることで、機械学習モデルが物体、アクション、イベントを検出できるように支援します。これにより、監視システム、自動運転、コンテンツのおすすめといったアプリケーションが可能になります。
画像のラベル付けとは何ですか？
画像のラベリングは、画像に意味のあるタグやアノテーションを付与することで、機械学習モデルが物体、シーン、パターンを認識できるように支援します。これにより、自動運転車両、顔認識、医用画像診断といったアプリケーションが可能になります。
テキストのラベリングとは何ですか？
テキストラベリングは、機械学習モデルがデータを理解しやすくするために、データにタグを付加する手法です。これにより、AIを活用したチャットボット、検索、レコメンデーションなどにおいて、感情分析、固有表現認識、意図分類といったタスクが可能になります。
¹ March 2026 時点