皆さんこんにちは。システムズナカシマの松浦です。
これから数回にわたり、roboflowを使ったAIモデル構築用の学習データを効率良く作成する方法についてご紹介します。

AIモデル構築の経験がある方は、学習データの整備で大変な思いをされていると思います。
「データ収集」、「管理」、「作業の割り当て」、「アノテーション」、「レビュー」、「データ増強」、「学習」、「推論処理の実装」など非常に多くの作業が必要となります。

AIモデル構築の作業の大半が「学習データの整備・作成」と言っても過言ではありません。

そんな時に役に立つのがAIモデル構築プラットフォーム：roboflowです。

roboflowは、2019年にアメリカ、アイオワ州にて設立されたベンチャー企業です。
2024年12月現在で世界中の100万人を超える開発者に利用されており、多くのDXの取り組み・研究開発で利用されています。

シリーズ初回の今回は、roboflowで何ができるかご紹介します。

roboflowでは、以下にあるAIモデル構築に必要な一通りの作業を行うことができます。

画像データの管理、アノテーションは〇〇ツールで、データ増強（オーグメンテーション）は自分でPythonでスクリプトを書いて...
全てを準備するのは非常に大変です。

roboflowを使えば、上記の全ての作業を共通のプラットフォーム上で行うことができます。
また、学習データの整備・作成だけでなくAIモデルの学習も行うことができます。

更に、そのAIモデルを使って自動でラベリング（アノテーション）を行うことができたり、ワークフロー機能を使ってノーコードで独自の推論処理を実装することができます。

これから数回にわたり、roboflowの持つ魅力について順を追って紹介していきたいと思います。皆さん楽しみにしておいてください。
システムズナカシマでは、roboflowに関する個別相談・無料デモを行っております。是非お気軽にご相談ください。

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はじめてのroboflow
第1回：ワークスペースとプロジェクトの作成（1/2)、(2/2)
第2回：データのアップロード
第3回 roboflow：アノテーション（1/2）、(2/2)
第4回 roboflow：データ増強（オーグメンテーション）
第5回 roboflow：学習
第6回 roboflow：推論結果の確認