ClutchでLotus Quality Assuranceを2021年のベトナムのトップソフトウェアテスト企業に選出

ClutchでLotus Quality Assuranceを2021年のベトナムのトップソフトウェアテスト企業に選出

Lotus Quality Assuranceでは、ソフトウェアのテスト、開発および品質保証、AIデータ処理など、高品質なエンド・ツー・エンドのITサービスを提供いたします。私たちは、お客様の製品品質向上を支援することで、若くて優秀なスキルを持ったベトナム人をグローバル市場に送り出すことに情熱を注いでいます。

私たちは、独立したQA企業として、分かり易く、信頼性、価値のある品質レポートを提供することをお約束します。お客様のビジネスゴールに焦点を当て、お客様の品質ニーズを最低コストで満たし、価値を提供することを目指しています。お客様に最高品質のテストサービスを提供するため、グローバルスタンダードに準拠した包括的な作業プロセスを構築してきました。また、カスタマイズをご希望のお客様には、最も効果的なプロセスをご提案させていただきます。

この努力により、私たちは、2021年のベトナムのトップソフトウェアテスト企業の1つとしてClutchにより強調されたことが大変光栄です。Clutchは、ワシントンD.C.の中心に位置するB2Bの評価・レビュー会社で、次の大きなビジネス課題に取り組むために、必要で最適な代理店やコンサルタントと企業を結びつける役割を担っています。毎月、50万人以上のサービスの買い手と売り手がClutchのプラットフォームを利用しており、ユーザーベースは年率50%以上で成長しています。Clutchは毎年、様々な業界のB2B企業の中で最も高い業績を上げた企業を表彰されています。上位の企業は様々な分野で深い知識を持ち、高品質な顧客サービスを提供しています。私たちは、お客様に最高の製品と作業体験をお届けするために懸命に努力しています。

私たちは、お客様が与えてくれた継続的な信頼と信念に大変感謝しています。当社のClutchプロフィールに寄せられたレビューは、当社が最高レベルのソフトウェアテストサービスを提供するために必要なものを備えていることを証明しています。下記は当社のレビューの1つの引用です。

 

「今のところ、 Lotus Quality Assuranceが改善すべき点は思いつきません。彼らは優れたサービスを提供する素晴らしい人々です。」- CTO, Advantages Digital Learning Solutions。

 

プロジェクトでお悩みの方は、ソフトウェアテスト・品質保証のベンダーとしての私たちは、あなたの選択です。お気軽にお問い合わせください

自動データラベリングが未来の技術のはなぜ?

自動データラベリングが未来の技術になるのはなぜ?

自動データラベリングは、現在絶えず言及されている新機能であり、時間とリソースを要するカジュアルなマニュアルアノテーションの解決策とみなされています。1つのデータセットにアノテーションを施すのに何時間もかかるマニュアルデータラベリング(通称:マニュアルデータアノテーション)に対し、オートラベリング技術は、AIそのものを活用することで、よりシンプルに、より速く、より高度にデータを処理する方法を提案しています。

 

1. 通常のデータセットの扱い方

データラベリングの最も一般的でシンプルなアプローチは、もちろん完全な手動によるものです。人間のユーザーは、一連の生ラベル付けされていないデータ(画像やビデオなど)を提示され、一連のルールに基づいてラベル付けを行うことになります。例えば、画像データを処理する場合、分類タグ、バウンディングボックス、ポリゴン分割、キーポイントなどが代表的なアノテーションの種類です。

 

 

最も簡単で安価なアノテーションである分類タグは、わずか数秒で済むかもしれませんが、細かいポリゴンのセグメンテーションは、オブジェクトの各インスタンスごとに数分かかる可能性があります。
AIオートメーションがデータラベリング時間に与える影響を計算するため、ユーザーがオブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描き、与えられたリストからオブジェクトクラスを選択するのに10秒かかると仮定してみましょう。これは私たちの経験的な証拠に裏付けられた観察可能な仮定です。

今回のケースでは、10万枚の画像と1枚あたり5個のオブジェクトからなる典型的なデータセットの場合、ラベリングには約1,500工数がかかり、これはデータラベリングだけで約1万ドルを費やすことに相当します。

また、ラベリングされたデータを手作業で確認するための品質管理のレイヤーを追加することが納品までの時間も長くなります。訓練されたユーザーでさえ、各バウンディングボックスの注釈をチェックするのに約1秒かかるため、ラベリングのコストが約10%増加します。

ワークフローの中には、コンセンサスベースの品質管理を採用する場合があります。これは、複数のユーザーが同じデータに注釈をつけ、その結果を統合/比較して品質管理を行うものです。コンセンサスベースのワークフローでは、コンセンサスを得るために重複した作業を行うユーザーの数に比例して、かかる時間と費用が大きくなります。簡単に言えば、3人のユーザーが同じ画像に3回ラベル付けをした場合、3回分のアノテーションの費用が必要になるということです。

ここで強調しておきたいのは、データラベリングにおいて最もコストのかかるのは下記の2つのステップです。

  • データラベリング自体
  • 品質管理のためのレビューと検証作業

したがって、オートラベル技術の最大の目的は、データラベリングと検証の両方にかかる時間を短縮することです。

ありがたいことに、AIと機械学習の進歩により、Auto-Label技術は大きく進歩しました。しかし、すべてのAuto-Labelテクノロジーが同じように作られているわけではなく、多くの場合、AIを使用する素朴な試みは、AIによって引き起こされたエラーを修正するために、より多くの人間の入力を必要とすることになります。そのため、選択したAIがデータのワークストリーム全体にどのような影響を与えるかを極めて慎重に判断しなければなりません。

ここでは、Superb AIのAuto-Labelとは一体何なのか、この技術の背景にある目的、そしてSuperb AIがこの分野でどのような進歩を遂げているのかをご紹介します。

 

2. オートラベリングのメリット

オートラベリングという言葉は、この分野では非常に新しい言葉ですが、それを実装し実現するための技術的進歩は高速で進んでおり、現在では多くのツールが市場に出回っています。では、データラベリングとはどのようなもので、どのようなメリットがあるのでしょうか。

2.1. オートラベリングとは?

 

 

オートラベリングとは、人工知能(AI)を応用してデータセットのエンリッチ、アノテーション、ラベリングを行うデータアノテーションツールに搭載されている機能です。この機能を備えたツールは、機械学習のためのデータラベリングにかかる時間とコストを削減するために、人間の作業を増強します。

ほとんどのツールでは、事前にアノテーションされたデータをツールに読み込むことができます。プラットフォームに進化しているより高度なツール(例えば、ツールとソフトウェア開発キット(SDK)を組み合わせたもの)では、AIを活用したり、独自のアルゴリズムをツールに持ち込んだりして、データをオートラベリングすることで、データエンリッチメントのプロセスを改善することができます。

また、作業者がアノテーションを検証できるように、アノテーションを提案する予測モデルを提供するツールもあります。また、内蔵されたニューラルネットワークを活用して、アノテーションを行うたびに学習する機能もあります。これらの機能はいずれも、機械学習チームの時間とリソースを節約し、データアノテーションのワークフローに大きな影響を与えるでしょう。

2.2. オートラベリングの優れたメリット

機械学習のために画像をアノテーションするツールを使用している組織との仕事の中で、オートラベリングがデータアノテーションのワークフローに適用された場合、2つの方法で役に立つことがわかりました。

データセットの一部または全部に事前にアノテーションを施します。自動化された後、作業者はアノテーションを確認、修正、完成させます。自動化ですべてのアノテーションを行うことはできず、例外やエッジケースが発生します。完璧とは言えませんので、必要に応じて人がレビューや修正を行うことを計画しなければなりません。

人に送る仕事の量を減らす。自動ラベリングモデルは、ユースケースやタスクの難易度などに基づいて信頼度を割り当てることができます。また、データセットにアノテーションを付与し、信頼度の低いアノテーションをレビューや修正のために担当者に送ります。

自動化機能を備えたツールを使用するチームと、同じデータに手動でアノテーションを行うチームに分かれて、時間をかけた実験を行いました。自動ラベリングが低品質な結果をもたらし、アノテーション作業に要する時間が長くなるケースもありました。一方で、自動ラベリングが有用な出発点となり、作業時間が短縮されたこともあります。

 

 

ある画像のアノテーション実験では、自動ラベリングに人力によるレビューと改善を組み合わせることで、100%手作業によるラベリングプロセスよりも10%速くなりました。この時間短縮は、自動化が時間をかけて学習されるにつれて、40%から50%の速度に増加しました。

また、車両については5ピクセル以上の誤差があり、カメラから最も離れた物体を見逃していました。この画像では、自動ラベリング機能により、ゴミ箱に人のタグが付けられているのがわかります。アノテーション前の予測は既存のモデルに基づいており、オートラベリングのミスはそれらのモデルの精度を反映していることを覚えておく必要があります。
データアノテーションツールには、人工知能を使ってデータにラベルを付けるオートラベリングとも呼ばれる自動化機能を搭載することができ、作業員はそのラベルを確認したり修正したりすることで、作業時間を短縮することができます。

道路標識のスクリーンショットでは、自動ラベル付けにより、ゴミ箱を囲むバウンディングボックスで画像を豊かにすることができました。これは間違いでした。その物体を人としてラベル付けしてしまったのです。オートラベリングは完璧ではありませんが、データラベラーのチームにとっては、出発点として役立ち、作業時間を短縮することができます。

 

 

プレアノテーションに適したタスクもあります。例えば、私たちの実験の例で言えば、プレアノテーションを使って画像にラベル付け、データラベラーのチームがラベルやバウンディングボックスのサイズを変更するか削除するかを判断することができます。このラベリング時間の短縮は、ピクセルレベルのセグメンテーションで画像にアノテーションを施す必要があるチームにとって有益です。

オートラベリングを適用するには、創造性が必要だということです。オートラベリングをうまく活用しているお客様は、必要に応じて試行錯誤を繰り返すことを厭わないことがわかりました。オートラベリングは、AI技術、特に機械学習をより良く理解するための一つの突破であり、この新しい用語にはまだ多くの発見があります。

 

Website: https://jp.lotus-qa.com/
Tel: (+84) 24-6660-7474
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過去5年間におけるLotusの賞・実績

「Amazing Lotus」過去5年間におけるLotusの賞・実績

Lotusの努力は5年後に報われました。2016年からの旅を通じて、全社員は、Lotusが世界のITサービスプロバイダーの中で際立つブランドになっている目指して、たゆまぬ努力を続けてきました。

弊社の一流のサービスは、ベトナムとどまらず世界の企業に認められます。これはLotusが国際的な顧客に近づけることに役立ちます。ロウタスグループは、将来に戦略的な開発計画で、より大きな成果を得ることを期待しています。
LQAは、一般的に品質保証の市場がまだ初期段階にあった2016年に設定されました。IT市場という新しく非常に有望な分野という機会を得て、LQAはベトナム初の品質保証会社として邁進しました。

この強みを生かして、LQAは信頼できるテクノロジー・ソリューション・プロバイダーになるための旅を続けています。5年の開発期間を経て、162のプロジェクト以上を通して蓄積された経験により、LQAは自分の能力だけでなく、顧客に最高な体験をもたらす可能性ことをを証明してきました。

  • プロセスの面:LQAはISO 27000:01の厳格な手順に従って最適なセキュリティと国際的に標準化されたプロセスを実現しているだけでなく、顧客の要求にも柔軟に対応しています。
  • 人材の面:LQAでは、厳格な面接、職場でのオリエンテーション、継続的な学習と開発を通じてスタッフの能力を確保しています。理論的な知識と実践的な実装が、私たちのプロセス全体に組み込まれています。
    その上、ビジネスアナリシス、デベロッパー、テスター、プロジェクトマネージャーなど、ポジションごとに異なるキャリアパスを用意し、技術的なスキルだけでなく、戦術的なスキルも身につけられるようにしています。
  • 技術の面:最先端のテクノロジーと実践的な経験により、LQAは日々進化する市場に適応し、お客様へのサービスの生産性と品質を向上させています。

今後、自社の能力を向上し、新しいテクノロジーグを継続的に更新し、素直に顧客の声を聞くこと等を中心し、グローバル展開を進めていきます。

わたし達の次の5ヶ年計画 – 新たな旅立ち

わたし達の次の5ヶ年計画 – 新たな旅立ち

皆様のご支援をいただき、ロウタスグループの第一次5カ年計画は多くの功績がありました。その理由で、私たちは次の5年間に更なる高い成果を上げられるように、より大きな目標を設定したいと思います。

1. 弊社のモチベーション

ロウタスは創業以来、ベトナムのIT人材を世界に送り出すという目標を念頭に置いています。よく訓練された優秀なIT労働者の前例のない可能性を見て、我々のBODは、これらのIT人材が国際市場でも際立つ価値をもたらすことができることを信じます。

技術職の人材不足が止まらない、憂慮すべき問題になりました。そして、これらのポジションを埋めるには非常にコストと時間がかかります。毎年、膨大な数の技術系専門職に就く卒業者を目の当たりにしたので、我々のBODは、できるだけ多くの才能を世に送り出すための目標を設定しました。小さなテストプロジェクトから始まったLotus QAは、今大手クライアントにAIデータ処理、ソフトウェアテスト・開発など様々なサービスを提供し、大きな成功を収めてきました。

ロウタスは、戦争で荒廃した歴史にもかかわらず、ベトナムがテクノロジーに対する信頼性が高いになる潜在能力と機会を持っていることを世界に証明したいと考えています。このような若くダイナミックな人材の可能性を取り入れることで、ロータスはベトナムのイメージを強化し、ベトナムがITサービスを提供するトップ国になれるために努力していきます。

2. サービスの拡大

今後5年間のロータスの優先事項は、お客様に提供するサービスを拡大することです。2021年、ロータスグループは、AIデータ処理やソフトウェアテストサービスにとどまらず、開発サービスの提供を開始します。これにより、ロータスグループは国際市場でより高い評価を取得し、総合的なITサービスを提供することができる企業となります。

新しいサービスを提供していくので、従業員の数も増えていきます。2021年には我々のチームが248名に達しており、今度ともこの数はさらに増えつつあることが約束されています。

3. 学習と開発

社員の成長と育成への投資することは成功のカギであると思います。従業員に向けトレーニングを継続的に行うことで、変化があると柔軟性と対応力を高めることが可能です。したがって、ロータスグループは2022年に全社員の専門的な知識、言語能力及びプレゼンテーションス・時間管理等の必要なスキルの向上に役立つクラスを作成するつもりです。

ロウタスグループの次の5年間は多くの変化があるでしょうが、私たちのモチベーションに忠実であり続けます。それは、才能あるプロフェッショナルなITワーカーを世界に送り出すことです。サービスを拡大し、社員に必要な知識・スキルを提供することで、その目標の実現に近づくことができます。

 

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