Adansons Base (日本語ページ)
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プロダクトコンセプト
- データセットに関係のあるメタ情報や学習結果を整理し、AIの振る舞いを理解することで、AIに含まれるリスクを管理し、より信頼性の高いAIシステム構築をサポートします。
- データに紐づくメタデータの管理や、データセントリックなエラー分析により、 学習結果からのより深い洞察や、より最適なデータセット設計を可能にし、AIのパフォーマンスやデータセットのクオリティ向上を行います。
DEMO動画
特長① : AIの解釈に役立つ情報をデータベースに収集・統合
本製品では、データファイルのパスやファイル名などに含まれる情報や、Excelなどの外部ファイルに記述されたデータに関連する属性情報（メタ情報）を自動で抽出し、データセットとしていつでも使用できるように整形します。
メタ情報の重複やラベルミスを判別し、自動で統合します
また、重複する同じ内容のメタ情報などを、データファイルの情報などから自動で推測しながら、データベースに統合します。
例えば、右の例の場合、
- 管理番号と番号
- クラス名とクラス名称
という列が自動で統合されます。
データベースに収集するメタ情報
- ファイルパスやフォルダ名
- ExcelやCSV等にまとめられた学習データに関連する情報
- データに紐づくAIの学習結果やパラメータ
※データファイルそのものはユーザーの手元に残したまま、上記情報のみを吸い上げて紐付けます。
特長② : データセット作成時間の削減
ユーザーにとって馴染みの深い形式に変換するので、スムーズに様々なデータを読み込み活用できるようになります。
学習結果とメタデータのシームレスな連携
学習した結果をデータベースに簡単に収集することも可能です。この結果を使って、例えば精度が悪かったデータだけを簡単に取り出すことも可能です。
URLやCSV形式などでも書き出し可能
特長③ : データセット共有の高速化
作成したデータセットは簡単に共有することができ、共有された人はすぐに最新のデータセットを使用できます。
データファイル以外の学習に必要な情報を、本製品をクラウドストレージのように使用して受け渡すことが可能です。
特長④ : AI性能向上のためのデータセット高品質化サポート
AIの性能を下げる要因を探して提案 ※β版, PCT国際出願中
本機能は、AIの学習結果とデータセットの持つ情報を合わせて活用することで、
ユーザーの手元で簡単にデータセントリックなAI開発を可能にするレコメンドエンジンです。
AIの学習結果とラベルなどの情報を比較して、様々な角度から、AIの性能を下げる要因を探して教えてくれます。
本製品を使うと、例えば以下のような提案がされ、AIモデルアルゴリズムだけではなくよりデータ中心的なAI開発が簡単になります。
「ラベルCに注目すると、XXXな傾向なデータは予測精度が悪い」
「予測精度が良いものと悪いものがあるが、それぞれhogeというクラスとfugaというクラスに分けるべきでは」
「モデルのパラメータAとBを変えたほうがパラメータCを変えるよりも予測精度が高い」
そして、ユーザーがどの提案を受け入れるか意思決定したデータセットは、即時にデータセットとしてJupyterなどで使用可能です。
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