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©Tamukoh Lab. Kyutech, JapanAIの常識を復習します©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

AIの2つの要素：データとモデル

モデル

データ

AI
©Tamukoh Lab. Kyutech, Japanこれまではモデルセントリック

モデル

データ

AI
©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

これからはデータセントリック

モデル

データ

AI
©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

データ作成は2段階
画像の収集

データ

=
アノテーション
（教師データ）©Tamukoh Lab. Kyutech, Japanここに問題があります©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Problem：質の良いデータが欲しいりんごを認識するAI©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Problem：質の良いデータが欲しい
判断基準が違うAさんのアノテーション
へたも囲う©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Bさんのアノテーション
実だけ囲うProblem：質の良いデータが欲しい
速いと雑になるAさんのアノテーション
へたも囲う©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

忙しい日のAさん
ちょっと大きめProblem：質の良いデータが欲しい

2次請け

大量データに大量の人©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Problem：質の良いデータが欲しい

2次請け人が増えると情報漏洩リスク©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Solution：機械に作らせる判断基準が違う

速いと雑になる

大量データに大量の人人が増えると情報漏洩リスク©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Solution：機械に作らせる判断基準が同じ©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Solution：機械に作らせる
速くても正確©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Solution：機械に作らせる

大量データも1台のPC©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Solution：機械に作らせる

人が増えないから情報漏洩リスクがない©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Service：データ作成サービスAoI
AoIは人手で行なっていたデータ収集，アノテーションを代行するサービスです。

物体画像 or3Dモデル

背景画像 or
3D空間©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

画像＆アノテーション

1. シミュレーション空間で物体を設置
2. バーチャルカメラで撮影

Competition：既存品との差分
名称

サービスとその単価事業としての魅力

画像収集

アノテーション

ANNOTEQ

360円
×画像数

5円
×物体数×画像数

大規模クラウドワーカー
品質管理
緻密な工程設計

Fast Label

――

2.7円
×物体数×画像数

納品前品質チェック
目標認識精度での発注停止

AoI©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

2.6円
×物体数×画像数

機械でのデータ生成
超短納期（3日～）

Competition：既存品との差分
名称

サービスとその単価事業としての魅力

画像収集

アノテーション

ANNOTEQ

360円
×画像数

5円
×物体数×画像数

大規模クラウドワーカー
品質管理
緻密な工程設計

Fast Label――

2.7円
×物体数×画像数

納品前品質チェック
目標認識精度での発注停止

AoI©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

2.6円
×物体数×画像数

機械でのデータ生成
超短納期（3日～）

Competition：既存品との差分
名称

サービスとその単価

画像収集

アノテーション

ANNOTEQ

360円

5円

×画像数

×物体数×画像数

Fast Label

――

2.7円

AoI

©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan×物体数×画像数

2.6円
×物体数×画像数事業としての魅力
大規模クラウドワーカー
品質管理
緻密な工程設計
納品前品質チェック
目標認識精度での発注停止

機械でのデータ生成
超短納期（3日～）

Competition：既存品との差分
名称

サービスとその単価事業としての魅力

画像収集

アノテーション

ANNOTEQ

360円
×画像数

5円
×物体数×画像数

大規模クラウドワーカー
品質管理
緻密な工程設計

Fast Label

――

2.7円
×物体数×画像数

納品前品質チェック
目標認識精度での発注停止

AoI©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

2.6円
×物体数×画像数

機械でのデータ生成

超短納期（3日～）

Price：価格比較
ANNOTEQ 2,310万円
画像撮影，アノテーション

Fast Label 86万円
アノテーション

AoI 79万円

5物体画像生成・アノテーション

AoI原価 約2万円
画像生成・アノテーション

6万枚©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

Traction：広報活動なしでの引き合い
トヨタ自動車株式会社

株式会社安川電機

食品認識を共同研究中

自動運転の研究で224,000枚の画像を生成©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

株式会社アイシン
交渉中Business Model：収益構造
1案件の利用料（収益）内訳

利益

登録2.5[円/(物体×枚)]

利用料

固定費

￥

クライアント

データ

要求
データ

事務作業人件費変動費
データ作成人件費

0.114[円/枚]

設備費0.001[円/枚]

データの追加は追加金なし※1※1．期間や回数の上限はあります©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

16,000[円]収益計算
1案件：5物体，60,000枚で試算
1案件の利用料（収益）内訳
利益
2.5[円/(物体×枚)]

5[物体] × 60,000[枚] × 2.5[円/(物体×枚)]=750,000[円]

固定費
事務作業人件費16,000[円] =16,000[円]

変動費

データ作成人件費
設備費

0.114[円/枚]

60,000[枚] × (0.114+0.001)[円/枚]
0.001[円/枚]=10,320[円]

請求金額：772,920円
損益分岐：30件©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan※初期投資：21,800,000円

Market：画像認識AIの活用分野

167億円規模＝21,673[企業]×772,920[円]
製造業：12,712
卸売業： 5,517
小売業： 3,444©Tamukoh Lab. Kyutech, Japan

画像：AI Marketより

数字：経済産業省企業活動基本調査より

チーム
コアメンバー
澤水 亮吾

田向 権

九州工業大学 URA
福岡銀行で従事

九州工業大学教授

財務担当

岩崎 正明
(株)ブラテック

田中 梨華

吉元 裕真

華仁サービス代表
中国/韓国と繋がり

九州工業大学 研究員
コア技術を研究

マーケティング担当

開発担当

鈴木 章央
(株)Techno.send

サポートメンバー©Tamukoh Lab. Kyutech, Japanアノテーションさせてください！
まずは試してみませんか？

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