AIデータプラットフォーム『FastLabel』 画像生成AI機能のα版をリリース

※ファインチューニング…既存の学習済みモデルの重みの一部もしくは全体を再学習させ、特徴量抽出器として利用する手法

• 背景・目的

2021年1月、米OpenAIが 画像生成AI “DALL・E” を発表したことを皮切りに、2022年3月 ”DALL・E2”、2022年6月に米Midjourney “Midjourney”、2022年8月に英Stability AI “Stable Diffusion”など、画像生成AIの一般公開が相次ぎ、2022年は「画像生成AI元年」と言われました。

その後、日本を含め世界各地で一般利用の普及が進んだことに加えて、企業による社会実装も一気に行われつつあります。しかし、画像生成AIの社会実装の進展に関しては、AIに学習するデータの不足などの課題により一般的なモデルでは制度を十分に高めることができない、また個人情報や著作権などの情報セキュリティの観点で、実ビジネスにおける活用の壁となっています。

FastLabelは、創業以降「AIインフラを創造し、日本を『世界レベル』へ」をパーパスとし、AIの社会実装を支援しております。このたび画像生成AI機能を、弊社が提供しているAIデータプラットフォーム『FastLabel』に組み込むことで、画像生成AIの研究・開発の推進を支援いたします。

• 画像生成AI機能の特徴

当社Webサイトにてデモ動画をご覧いただけます：https://fastlabel.ai/news/20230621-generative-ai

企業固有のデータでファインチューニング

固有のデータをもとに教師データ作成（キャプショニング）からモデルのファインチューニングを一気通貫で支援する機能を提供しており、企業が保有するデータをもとに最適化した生成AIを活用したいニーズに対応できます。

オープンソースの基盤モデルと統合

英Stability AI社が公開している “Stable Diffusion” など、オープンソースのモデルと統合することにより、クローズドソースのようにアルゴリズムがブラックボックス化されておらず、透明性を確保しつつ動作の仕組みを正確に把握できます。

プライベートな環境でデータの取り扱いが可能

FastLabelのAIデータプラットフォームは、AWSなどを利用したプライベートクラウドの環境に構築することが可能です。クローズドなネットワーク環境下で、企業が保有するデータと統合することができるため、安心・安全に生成AIの研究・開発ができます。

• 今後の展開

FastLabelでは、今後、画像生成AIの領域だけでなく、動画、音声、LLM（大規模言語モデル）などの領域でも機能のリリースを進めていく予定です。そして、AIインフラを構築することで、日本企業、および産業を「世界レベル」へと押し上げる挑戦に引き続き取り組んでまいります。

FastLabel株式会社について

社名：FastLabel株式会社

代表者：代表取締役CEO 上田　英介

事業内容：AIデータプラットフォームの開発・提供、アノテーションサービスの提供

設立：2020年1月23日

本社所在地：〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-27 201号

URL：https://fastlabel.ai/

本プレスリリースに関するお問い合わせ

FastLabel株式会社 広報担当
メール：pr@fastlabel.ai