Scale

Scale AIとは？

Scale AIは、機械学習モデルの開発・運用に必要な高品質な学習データと評価基盤を提供するデータインフラ企業です。自動運転、マッピング、AR/VR、ロボティクスなどセンサーリッチな領域から、企業や公共セクターにおける生成AIまで幅広く対応します。中核となるScale Data Engineは、データ収集・選別・アノテーション・品質管理・アクティブラーニングを一体化し、継続的なモデル改善を支援。さらに、教師あり微調整（SFT）やRLHFのワークフロー、人手評価を組み合わせたモデル評価を提供し、実運用の品質を底上げします。ミッションクリティカルなエージェンティックAIを支える「Scale Donovan」、フルスタックのGenAIプラットフォームも用意され、データからデプロイまで一貫して支援できる点が特徴です。

Scale AIの主な機能

• Scale Data Engine：データ収集・キュレーション・ラベリング・QA・アクティブラーニングを統合し、継続学習を可能にするデータパイプライン。
• 高品質アノテーション：画像・動画・テキスト・音声・3D/LiDAR・地理空間データなど多様なモダリティに対応した注釈と多段階の品質管理。
• SFT/RLHF支援：教師あり微調整データ作成、好みラベル付け、報酬モデル用データ構築、評価者ワークフロー設計。
• GenAIプラットフォーム：プロンプト管理、評価・ガードレール、監視を含むフルスタックの生成AI運用基盤。
• Donovan（エージェント運用）：ミッションクリティカルなエージェントの計画・ツール連携・監督のための運用レイヤー。
• モデル評価：自動評価と人手評価の組み合わせ、ベンチマークやタスク別評価、A/B比較を提供。
• セキュリティとガバナンス：権限管理、監査ログ、データ分離などエンタープライズ向けの運用ガードレール。
• API/統合：既存のMLスタックやMLOps基盤と接続しやすいAPIと連携機能。

Scale AIの対象ユーザー

自動運転や地図生成、ロボティクス、AR/VRなどセンサー融合が重要な領域の開発チーム、エンタープライズの生成AI/LLMプロジェクト、モデル開発者、そして厳格な品質・セキュリティ要件を持つ公共セクターの組織に適しています。学習データの拡充やモデル評価の内製負荷を下げたいチーム、SFTやRLHFを実務水準で回したいプロジェクト、エージェント型AIの運用ガバナンスを整えたい部門に向いています。

Scale AIの使い方

1. 目的とKPIを定義：対象タスク、精度指標、SLA、安全要件を明確化します。
2. データ連携：既存データの取り込みや収集方針、アクセス制御・コンプライアンスの取り決めを行います。
3. ラベル設計：スキーマ、ガイドライン、ゴールド基準を策定し評価基準を揃えます。
4. パイロット実施：小規模で注釈・QAを回し、品質メトリクスとコスト/リードタイムを検証します。
5. 本番運用：多段レビューや異議処理を含むQA体制でスケールさせます。
6. アクティブラーニング：モデル不確実サンプルの選別や難例の追加収集でデータ効率を高めます。
7. SFT/RLHF：指示データや好みデータを作成し、評価者ワークフローと合わせて微調整を実施します。
8. 評価と監視：自動評価＋人間評価、A/Bテストで回帰を検知し、ダッシュボードで可視化します。
9. 継続改善：データエンジンを通じて収集→学習→評価のループを反復します。

Scale AIの業界での活用事例

自動運転では、カメラ・LiDAR・RADARの2D/3Dアノテーションやセンサーフュージョン、シーン変化検知に活用され、路上シナリオの長尾事例を効率的に収集・学習します。マッピング分野では、衛星/航空画像やストリートレベル映像からの物体抽出・更新検出で地図の鮮度を維持。ロボティクスでは、把持や経路計画に関わるラベル付けと評価で現場適応を加速します。企業の生成AIでは、RAG品質評価、プロンプト回帰テスト、コンプライアンス観点のガードレール検証を通じて本番信頼性を高めます。公共セクターでは、厳格な運用要件下でのモデル評価や、Donovanによるエージェントの計画・監督支援が行われます。

Scale AIの料金プラン

提供内容はエンタープライズ中心で、プロジェクト規模・データ種別・タスク難易度・品質SLA・納期などに応じた個別見積もりで構成されます。学習データ作成、モデル評価、SFT/RLHF支援、プラットフォーム利用などを組み合わせた契約形態が一般的で、PoCから本番スケールまで段階的に拡張できます。詳細は要件定義後の提案に基づいて決定されます。

Scale AIのメリットとデメリット

Scale AIに関するよくある質問

• 質問：Scale Data Engineとは何ですか？

  データ収集・選別・アノテーション・品質管理・アクティブラーニングを統合した基盤で、継続的学習とモデル改善のサイクルを運用レベルで回すための中核コンポーネントです。

• 質問：SFTとRLHFの違いと、どのような支援を受けられますか？

  SFTは高品質な指示/応答データでモデルを教師あり微調整し、RLHFは人間の好みデータを用いて報酬モデリングと方策最適化を行います。Scale AIはデータ作成、評価者ワークフロー、品質管理を含む一連のプロセスを支援します。

• 質問：Donovanはどのような用途で使われますか？

  計画立案やツール実行、監督を必要とするエージェント型AIの運用を支えるために設計され、ミッションクリティカルなシナリオでの信頼性やガバナンスを確保する用途で利用されます。

• 質問：どのようなデータタイプに対応していますか？

  画像・動画・テキスト・音声などの一般的なモダリティに加え、3D/LiDARや地理空間データなど、センサーリッチなユースケースに必要な形式にも対応できます。

• 質問：モデル評価はどのように実施されますか？

  自動評価指標と人手評価を組み合わせ、ベンチマークやシナリオ別タスク、A/Bテストで品質を測定します。回帰検知やエラー解析を通じて次の改善サイクルに接続します。

• 質問：既存のシステムとどのように統合できますか？

  APIやコネクタを介してデータレイク/ML基盤に接続し、既存のMLOpsワークフローに組み込む形で導入します。要件に応じて権限管理や監査設定を調整します。