Data Engineのワークフロー
RLHF、人間によるフィードバック、レッドチーミング、評価など、MLおよび生成AIのワークフロー向けにデータを収集、キュレーション、アノテーションします。
Scale AIとは？
Scaleは、本番環境で信頼性の高いAIを必要とする組織向けに、データ、評価、AIシステムのツールを構築しています。Scaleのサイトでは、トレーニングデータやベンチマーク評価から、モデルとビジネスワークフローをつなぐエンタープライズソリューションまで、AIに関する業務全体を支援する企業として位置付けています。
Data Engineは、RLHF、レッドチーミング、評価など、トレーニングデータの収集、キュレーション、アノテーションを中心としています。エンタープライズソリューションのページでは、導入・運用機能も紹介しており、実際のワークフローに統合でき、人間のフィードバックによって監督できるAIシステムを構築・運用するためのプラットフォームについて説明しています。
Scale AIでできること
マルチモーダルデータ対応
テキスト、ドキュメント、自然言語処理、文字起こし、画像、動画、3Dセンサーフュージョンにわたるアノテーションに対応します。
専門家によるラベリング
ドメインの専門家とコントリビューターの調達を活用し、トレーニングデータセット向けに高品質なラベルを作成します。
失敗分析とデータセットの改善
モデルの失敗を見つけ、弱点を分類し、データセットを改善することで、ラベリング費用と出力品質を最適化します。
エンタープライズAIシステム
人間によるフィードバックループと本番ワークフローを備えた、企業利用向けのAIシステムを構築、導入、運用します。
モデルに柔軟なプラットフォーム
最先端モデルやカスタムオープンソースモデルと連携できる、モデルに依存しないスタックを使用します。
利用シーン
“モデルのトレーニングと評価”
基盤モデルを構築するチームは、トレーニングデータを調達し、人間によるフィードバックを収集し、評価を実行してモデルの挙動と品質を改善できます。
“エンタープライズAIアプリケーションの導入”
企業は、社内ワークフローと連携し、本番利用を想定したエージェント型または生成AIアプリケーションを構築できます。
“業務上の意思決定支援”
規制対象の環境や重要な意思決定を伴う領域の組織は、監督性と監査可能性を備えた信頼性の高い意思決定システムの支援にScaleを活用できます。
“マルチモーダルアノテーションプログラム”
データチームやMLチームは、個別のツールを管理する代わりに、1つのプラットフォーム上でテキスト、画像、動画、音声、3Dセンサーフュージョンデータにアノテーションできます。
“データセットの改善とモデルの反復”
プロダクトチームは、キュレーションされたデータセットと失敗分析を活用して弱点を特定し、時間の経過とともにラベリングの効率を高められます。
よくある質問
Scaleは何を提供していますか？
Scaleは、高品質なトレーニングデータの収集、評価の実行、企業および政府向けのAIシステムの構築・運用を実現する製品を提供していると説明しています。Data Engineは、アノテーション、キュレーション、RLHF、レッドチーミング、評価に重点を置いており、エンタープライズソリューションのページでは、本番環境でAIシステムを構築・導入する方法を説明しています。
Scaleには異なる製品プランがありますか？
料金ページには、戦略的なAIイニシアチブ向けのEnterpriseオプションと、実験・研究プロジェクト向けのSelf-Serve Data Engineオプションが示されています。どちらにもData Engineが含まれますが、エンタープライズプランでは、GenAI Platformへのアクセス、エンタープライズ品質およびSLA、専任のカスタマーオペレーションサポートも強調されています。
Data Engineではどのようなデータを扱えますか？
Scaleによると、Data Engineは自社のワークフォースまたはScaleのデータ管理ワークフローによるデータアノテーションに対応しています。製品ページでは、テキスト、ドキュメント処理、自然言語処理、文字起こし、画像、動画、3Dセンサーフュージョン向けのアノテーションにも対応していると説明されています。
Scaleは本番環境のAIシステムの導入に利用できますか？
エンタープライズ向けエージェント型ソリューションのページでは、ScaleがAIシステムを構築、導入、運用し、エージェント型ソリューションをScale Generative AI Platform上に導入すると説明しています。また、そのスタックはモデルに依存せず、最先端モデルやカスタムオープンソースモデルと統合できるとしています。
料金はサイトで公開されていますか？
参照元のページには、具体的な料金額は掲載されていません。エンタープライズ向けサービスについてはデモまたは相談のフローが示されており、Data Engineには従量課金のセルフサービスオプションが用意されています。
クイック情報
- カテゴリー
- AIデータプラットフォーム
- 主なユーザー
- AIラボ、企業、政府機関
- 主要ワークフロー
- データアノテーション、RLHF、レッドチーミング、評価、導入
- 料金
- エンタープライズはデモ／相談フロー、セルフサービスのData Engineは従量課金
- ソースドメイン
- scale.com
- 本社
- カリフォルニア州サンフランシスコ
Scale AI のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
- 79
Scale AIの代替品
OpenTrain AI
opentrain.ai
OpenTrain AIは、事前審査済みのAIトレーナー、データラベラー、ドメイン専門家を採用できるマーケットプレイス兼マネージドサービスです。RLHF、評価、レッドチーム、アノテーション、エージェントワークフローに対応します。
OpenController
www.lyzr.ai
OpenController is Lyzr’s control plane for discovering, evaluating, governing, and monitoring AI agents, models, tools, data, and workflows across an enterprise AI estate. It is intended for teams managing agents across clouds, frameworks, runtimes, and environments.
ComputeArena
computearena.ai
ComputeArena is a community benchmark directory for measuring local AI model throughput across chips, quantisations, and runtimes. It helps developers run offline benchmarks, inspect signed reports, and compare decode and prefill performance on compatible workloads.
Context
context.ai
Context は、顧客インフラ上で AI エージェントを構築・デプロイ・改善できる企業向けプラットフォームです。ワークスペース、ランタイム、コンテキスト、評価ツール、コネクタ、IdP ベースのアクセス制御を備えています。
LangSmith
www.langchain.com
LangSmith is an observability and evaluation platform for AI agents and LLM applications. It helps development and production teams trace agent behavior, monitor quality and cost, investigate failures, and evaluate changes.
DeepEval
deepeval.com
DeepEval is an open-source LLM evaluation framework for testing and benchmarking AI applications. It helps developers run pytest-native evaluations, score outputs and agent traces, and iterate on systems across text, image, audio, and voice workflows.