What is Encord?
Encordは、AIおよび機械学習チーム向けに設計された包括的なデータ開発プラットフォームです。データキュレーション、ラベリング、モデル評価を単一の統合システムに集約することで、断片化され非効率なデータパイプラインという課題に直接的に対処します。ペタバイト規模の非構造化データを、プロダクショングレードのAIトレーニングおよびデプロイのための高品質なアセットへと変換する必要がある場合、Encordはより迅速かつ高い信頼性でそれを行うためのツールを提供します。
主な機能
🔎 統合されたデータキュレーションと管理 煩雑なデータソースやクレンジングスクリプトに悩まされるのはもうやめましょう。Encordは、画像や動画からDICOM、LiDARまで、あらゆるマルチモーダルデータを一元的に管理可能なハブに集約します。クラウドストレージ（AWS、GCP、Azure）にシームレスに接続し、強力な自然言語またはメトリクスベースの検索を使用して、必要なデータを正確に検索、フィルタリング、キュレーションすることで、データ準備時間を50%以上削減できます。
✍️ AIアシストによるマルチモーダルアノテーション 最も複雑なデータセットでも、優れた速度と精度でラベリングできます。SAM 2やGPT-4oなどのモデルのネイティブサポートを含むEncordのAIアシストツールは、あらゆるデータタイプのアノテーションプロセスを高速化します。そのビデオネイティブなアノテーションエンジンは時間的コンテキストを保持し、他のツールで一般的なフレーム分割の問題を排除することで、ビデオラベリングを最大6倍高速化します。
📊 高度なモデルとデータ検証 ラベリングに留まらず、モデルのパフォーマンスを積極的に向上させましょう。Encordを使用すると、真実データ（ground truth data）に対してモデルを評価し、ラベリングエラーを自動的に検出し、パフォーマンスの低いデータセグメントやモデルの盲点を特定できます。これにより、データセットとモデルを反復的に改善するための強力なフィードバックループが生まれ、Automotusが達成したmAP20%向上のような、大幅なパフォーマンス向上につながります。
⚙️ カスタマイズ可能なワークフローと品質管理 柔軟な多段階ワークフローで厳格な品質基準を実装できます。複雑なレビュープロセスを統制し、チームメンバーに特定の役割を割り当て、合意メカニズムを使用してラベリングの精度を確保できます。リアルタイム分析ダッシュボードは、アノテーターとプロジェクトのパフォーマンスに関する明確な洞察を提供し、速度と品質の両方を最適化するのに役立ちます。
Encordが問題を解決する方法：
医療AIチーム向け： EncordのHIPAA準拠プラットフォームと専門的なDICOM/NifTIアノテーションツールを使用することで、診断モデルの開発を効率化できます。医療専門家が指摘するように、その補間機能により手作業を大幅に削減できます。例えば、100スライスのスキャンでは、アノテーターが30枚の画像のみをラベリングすればよく、残りはEncordが処理します。
自律走行車・ロボティクスエンジニア向け： LiDAR、複数カメラ、その他のセンサーからのデータを単一のタイムライン上で統合することで、複雑な3Dシーンを完璧に扱えます。これにより、オブジェクトトラッキングと6-DOF姿勢推定の正確で時間的に一貫したアノテーションが可能になり、現実世界でのナビゲーションのための信頼性の高い知覚システム構築に不可欠です。
基盤モデル開発者向け： ファインチューニングとアラインメントのための高品質なデータセットを効率的に作成できます。Encordを使用して大規模なテキスト、画像、音声データを管理し、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）やルーブリックベースの評価ワークフローを実装して、モデルの推論と挙動を導くことができます。
Encordを選ぶ理由：
1. 真のエンドツーエンド統合プラットフォーム 多くのチームがデータストレージ、キュレーション、ラベリング、評価のために個別のツールを繋ぎ合わせている一方で、Encordはこれらの機能を一つのプラットフォームに統合します。これにより、データサイロを解消し、エンジニアリングの負担を軽減し、データパイプライン全体にわたる唯一の信頼できる情報源を提供することで、Standard AIのようなチームでは年間60万ドル以上のコスト削減を実現しています。
2. 優れたマルチモーダルおよびビデオネイティブサポート Encordは、現代のAIデータの複雑さを処理するためにゼロから構築されています。ビデオを静止画像の連続として扱うプラットフォームとは異なり、Encordのビデオネイティブなアプローチは時間的コンテキストを維持します。これは正確なオブジェクトトラッキングと行動認識に不可欠です。これとDICOM、LiDAR、その他のフォーマットに対する堅牢なサポートが相まって、比類のない多用途なソリューションとなっています。
結論：
Encordは、データボトルネックを解消し、最も重要なこと、つまりより良いモデルをより速く構築・デプロイすることに集中するための重要なインフラストラクチャを提供します。データ開発ライフサイクル全体を統合することで、プロダクションAIで成功するために必要な制御、品質、効率性をチームにもたらします。
EncordがAI開発ライフサイクルをいかに効率化し、プロダクションへの道のりを加速させるかをご確認ください。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Encord was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-06-21.
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