バーチャルアシスタントは随分前から存在していました。しかし、これらが技術革新に与える影響（特にパンデミック時）については誰も予測できませんでした。日々の活動がリモートでの設定に移行し始めると、私たちとテクノロジーの関係も変化していきました。消費者は、予約や商品の購入、あるいは精神的な悩みへの対処など日々の作業を簡略化するために、ますますバーチャルアシスタントに頼るようになっています。eMarketerは、2023年までに、スマートフォン所有者の92.3%がバーチャルアシスタントを使用すると予測しています[1]。このような前例のないテクノロジーへの依存は、音声AIの可能性を改善し、さらに発展させる必要性を示しています。
しかし、バーチャルアシスタントが正しく機能するためには、人間のアノテーターによって強化された豊富な音声学習データに依存します。音声AIのための大規模な音声トレーニングには、高度なスキルを持つデータラベリングの専門家チームが必要です。
課題
ある大手グローバル・ソーシャルメディア・テクノロジー企業は、ソーシャルネットワーキング分野と消費者向け技術製品において、常にゲームチェンジャーであり続けています。近年、同社は消費者により良いユーザー体験をもたらす可能性のあるバーチャルアシスタントの開発に着手しました。
しかし、このような野心的なプロジェクトを達成するために、彼らは音声データの収集において複数の課題に直面することになります。地域ごとの話し方や音質のばらつき等、様々な課題があります。データラベリングやタグ付け、音声文字起こし作業をサポートする信頼できるパートナーが、これまで以上に必要とされているのです。
その答えは、「TaskUs」です
TaskUsでは、世界で最もディスラプティブな企業に対して、世界クラスのデータラベリングサービスを提供しています。人間によってアノテーションされたトレーニングデータを用いたデータラベリングに関する専門知識により、当社は長年にわたり彼らの信頼できるパートナーであり続けています。
このパートナーシップを通して、私たちはRidiculously Goodな結果を提供しながら、彼らの30のグローバルプログラムをサポートすることができました。
- 1週間あたり1,000万件のタグ付け
- 平均正確度91.7%
- 今後2年間、彼らの自動音声認識のための新しいビジネスラインをサポートする予定です
どのようにしてこのような最高の結果を出すことができたのか、知りたいですか？ケーススタディ「グローバルテクノロジー企業向けオーディオトレーニングデータ」をダウンロードして、彼らの音声トレーニングのニーズをサポートするために使用した3ステップのフレームワークをご覧ください。