SELECT STAR、AIが学習しやすいようデータ収集、加工を行います｜Let’s スタートアップ

【#Let’s スタートアップ 】SELECT STAR、AIが学習しやすいようデータ収集、加工を行います

「スマートな人工知能(AI)を生み出すには、学習データが素晴らしいものでなければなりません。SELECT STARは質の高い学習データを作っています」 

データ収集と処理を専門とするスタートアップ企業であるSELECT STARは、クラウドソーシングと半自動ラベリング（データ分類）技術を備えた「オールインワンデータプラットフォーム」に挑戦しています。

近頃、ソウルの駅三洞（ヨクサムドン）の本社で会ったSELECT STARのキム・セヨプ代表（写真）は、「事業初期に生み出したクラウドソーシングによるデータ収集の競争力が強化されており、半自動ラベリング技術で顧客であるAI運用企業から好評を受けている」とし、「長期的な目標は、データの分類、分析、管理までSELECT STARプラットフォーム内ですべてを解決できるオールインワンのデータプラットフォームになることだ」と明かした。

AIディープラーニングを学ぶKAISTの学生であったキム代表は、AI学習のための処理されたデータが不足していることから着想を得て、2018年に会社を設立した。キム代表は、初期に10万枚以上の関連資料が必要なAI学習のためのクラウドソーシングを活用して、不特定多数から資料を受取り、報酬を与える「Cash Mission（キャッシュミッション）」アプリケーションを作り出した。

たとえば、「韓国料理」という食べ物の写真が10万枚必要な場合、会員から100ウォンで1写真を受け取る、という方式である。キム代表は、「よくある資料では報酬が少ないが、人間の顔や声など、収集が困難なものは、1個あたり1万ウォン（約1,000円）以上になる」とし、「4年間で、会員数は30万人以上に増加、月額400万ウォン（約42万円）以上を受け取る会員も存在し、データ収集の重要なプラットフォームとなっている」と伝えた。

資料が多くても、適合性を保証しないと役に立たない。SELECT STARは、クラウドソーシングされたデータのアルゴリズムベースの検査を実施し、88％以上の精度を誇る半自動ラベリング技術を開発および適用している。そして、熟練した検査者の手によって、99% 以上の適合度を持つデータが作成される。

キム代表は、「半自動技術で品質を向上させ、データ分類時間を2倍以上短縮しました」とし、「顧客会社で6か月かかっていた資料収集・加工が、SELECT STARを通じて1か月で完了する」と伝えた。

SELECT STARは、学習データに関連する19の特許を取得しており、SAMSUNG（サムスン電子）、NAVER（ネイバー）、SK telecom（SKテレコム）、LOTTE、LOTTE DATA COMMUNICATION（ロッテデータコミュニケーション）などの主要顧客から300件あまりのデータを収集・処理業務における能力が認められている。

これを基準に、最近までに130億ウォン（約13億7,000万円）以上の資金調達に成功した。主要な投資家として、Company K Partners（カンパニーKベンチャーズ）、KakaoVentures（カカオベンチャーズ）、 KOLON INVESTMENT（コロンインベストメント）などがある。

原文：https://n.news.naver.com/article/009/0004993504?sid=105