Use Cases
AI評価・ベンチマーク
AIモデルの性能を客観的に測定・評価するデータソリューション。
標準化されたベンチマークで、モデルの強み・弱みを可視化。
標準化されたベンチマークで、モデルの強み・弱みを可視化。
AI Evaluation Overview
AIモデルの開発・改善には、客観的な評価が不可欠です。APTOは、標準化されたベンチマークデータセット、専門家による評価サービス、カスタム評価フレームワークを提供し、モデルの性能を多角的に測定します。
- 標準化ベンチマーク
- 業界標準の評価データセットで公正な比較。
- 人間評価
- 専門家による質的評価で詳細な分析
- カスタム評価
- ビジネス要件に合わせた独自評価指標。
Evaluation Types多角的評価アプローチ
- 自動評価指標定量的メトリクスによる迅速な性能測定
- 精度・再現率・F1スコア
- BLEU・ROUGE（NLP）
- mAP・IoU（Computer Vision）
- Perplexity・Cross Entropy
- 人間評価専門家による質的・主観的評価
- 自然性・流暢性
- 有用性・関連性
- 安全性・倫理性
- ユーザー体験
- 比較評価複数モデルの相対的優劣判定
- ペアワイズ比較
- ランキング評価
- 勝敗判定
- Elo Rating
- タスク成功率実際のタスク達成度を測定
- タスク完了率
- 部分成功の評価
- エラー分析
- 効率性測定
- 頑健性評価ノイズ・攻撃への耐性テスト
- Adversarial攻撃
- ノイズ耐性
- エッジケース対応
- ドメイン転移性能
- 公平性・偏見評価バイアス・差別の検出と測定
- 属性バイアス検出
- 公平性指標測定
- 有害コンテンツ検出
- 倫理的リスク評価
Benchmark Datasets標準ベンチマークデータセット
LLMベンチマーク
- JGLUE (Japanese)
- 日本語言語理解の総合ベンチマーク。NLI、QA、要約など複数タスク。
- MMLU (Multitask)
- 57科目の知識・推論能力を測定する包括的ベンチマーク。
- HumanEval (Code)
- プログラミング能力評価。164問のコーディング課題。
Vision・Multimodalベンチマーク
- COCO (Object Detection)
- 物体検出・セグメンテーションの標準ベンチマーク。
- VQA (Visual QA)
- 画像に関する質問応答能力を評価。
- ImageNet (Classification)
- 画像分類タスクの基準ベンチマーク。1000クラス。
Case StudiesBenchmark Datasets
LLM development at the highest level in Japan. What are the challenges faced by a research team devoted to improving accuracy?
Thank you for taking the time to talk to us today. First of all, can you briefly introduce yourself?: Mr. Sekine: I have been researching natural language for 35 years, and am currently involved in the development of a Japanese LLM at the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (RIKEN AIP). After graduating from the Tokyo Institute of Technology, I joined Matsushita Electronics (now Panasonic). After conducting various research there, I earned a doctorate from New York University and served …
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Search real estate all over the world at once using satellite data. What kind of future will “WHERE” make possible?
We used harBest to create training data for object detection/annotation and we succeeded in accelerating AI development. What you’ll learn about in this article: ・Satellite images & AI project challenges and solutions・The importance of quality control in annotation data We spoke to Mr. Imagawa of ‘Penetrator’ a startup company from JAXA whose vision is to solve real estate issues from space. First of all, can we ask what your company does? We are creating, in collaboration with JAXA, a product …
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“I started developing AI behind the scenes at a television station. Now I want to spread this throughout the company”
An initiative by developers who have been involved in TV station broadcasting systems and video analysis to detect abnormalities using AI. In this article you will learn about: ・Using datasets in developing anomaly detection AI・Entertainment industry & AI project launch history We spoke to Mr. Kawashima from Fujimic, who has won Idea Contest awards for building systems that use generative AI. First of all, could you tell us what your company does? We develop and operate business systems and core …
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Evaluation Process評価プロセスの流れ
- 01評価設計目的・指標・
データセット選定 - 02データ準備テストセット作成・品質管理
- 03評価実施自動・人間評価の実行
- 04分析・レポート結果分析・可視化
- 05改善提案弱点特定・改善策提示
Other Use Cases他のユースケースソリューション
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