【AI開発事例】株式会社ヴァージニア様
アノテーション基準を明確化！データ量を増やさず精度改善に成功した事例をご紹介
株式会社ヴァージニア様に、美容クリニックにおける診断差分を サポートする診断支援AIのPoCを行った事例をご紹介いたします。 同社は提供中のシステムに診断支援AIの搭載を検討していましたが、 自社開発では実用的な精度が出ませんでした。そこで実際の カウンセリングフローを前提とした要件定義を行い、現場で必要とされる AIの構築を実現。 判断が分かれる診断を適切に学習させるため、ヒアリングを重ねて 非医師でも判断できるアノテーション基準を再定義しました。その結果、 データ量を増やすことなくAIモデルの精度を改善することに成功しています。 【事例概要】 ■課題 ・クラウド業務支援システムに将来的に診断支援AIを搭載したい ・医師の経験によって生じている診断差分をサポートしたい ・自社開発では実用に足る精度を出すことができなかった ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【その他の事例概要】 ■効果 ・データ量を増やすことなくAIの精度改善に成功 ・非医師が見ても同じ判断ができるような基準を再定義 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
