要約:
- シンガポールのTDCXはSupaと提携し、GenAIを活用したデータラベリング企業と連携して、機械学習アルゴリズムに理解可能なように生データをラベリングすることを支援。
- McKinseyの調査によると、データ管理がAIユースケースの拡大を妨げる上位課題であり、データでAIをトレーニングすることが予想以上に困難であるとの報告。
- Supaの技術を活用することで、TDCXは大規模データセットの処理時間を最大5倍短縮し、AIモデルのトレーニングを効果的に行い、ビジネス価値を高める。
- データの品質と信頼性がないと、GenAIを活用する準備ができないというLianne Dehayeのコメント。
- SupaのCEOで共同設立者のMark Kohは、プラットフォームがラベル付けされたデータに対して最大98%の精度で大規模トレーニングデータセットを整理・処理可能であると述べた。
感想:
データの品質とラベリングがAIプロジェクトの成功に重要であり、SupaとTDCXの提携は、高品質なデータ処理を実現し、AIの効果的な活用を支援しているように思います。特にCXアプリケーションにおいて、バイアスのないデータと文化的ニュアンスを考慮したデータが重要であり、人間の知性と理解が欠かせないことが強調されています。
元記事: https://www.computerweekly.com/news/366589667/TDCX-and-Supa-team-up-on-data-labelling