リソースハブ

概要からハウツーガイド、ウェビナーまで、Uber AI ソリューションが生成 AI アプリケーション、AI/ML、LLM、ADAS、マッピング、NLP、 AR/VR、コンピュータービジョン、ロボット技術などがあります。

Uber AI ソリューションのご紹介

大規模なデータのラベリング業務を管理する 9 年以上の専門知識を活かし、画像と動画のアノテーション、テキストのラベリング、3D 点群処理、意味セグメンテーション、意図のタグ付け、感情検出、文書の転記、統合データなど、30 を超える高度な機能を提供しています。生成、物体の追跡、LiDAR アノテーションが含まれます。

Uber の多言語サポートは、ヨーロッパ、アジア、中東、中南米の言語を含む 100 以上の言語をサポートし、多様なグローバルアプリケーションに対応する AI モデルの包括的なトレーニングを提供します。

Uber のソリューションには次のようなものがあります。

データアノテーションおよびデータラベリング：テキスト、音声、画像、動画、その他多数のテクノロジー向けの専門的かつ正確なアノテーションサービス
サービスのテスト：柔軟な SLA（サービス品質保証）、多様なフレームワーク、そして 3,000 を超えるテストデバイスを使用してプロダクトテストを効率的に実施し、リリースサイクルの短縮を図ります
言語とローカライゼーション世界中のすべてのユーザーに世界クラスのユーザーエクスペリエンスを提供

フィジカル AI におけるヒューマン・イン・ザ・ループによる検証

In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.

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生成 AI のデータラベリング: 総合ガイド

このガイドでは、生成 AI においてデータにラベリングを行う重要性、ラベリングが必要なデータの種類、正確なラベリングが AI モデルの創造性をどのように高めることができるかを詳しく見ていきます。構築した AI で現実的な画像、テキスト、コードを生成する場合でも、データを効果的に分類する方法を理解することが、高品質のアウトプットを生み出す鍵となります。

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How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI

Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.

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