Linnaeus（リンネ）

機械学習プロダクト作成で最も骨の折れる教師データ収集作業を「機械学習×クラウドソーシング」でもっと楽に、早く、そして高品質に。Linnaeusでは、今まで必須だった人手による納品データのチェックを自動化します。

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背景・課題感

機械学習を用いたソリューションが世の中で一般的になってきている昨今、モデル構築や特徴量の選択など今まで人手によるチューニングが必要だった部分が徐々に自動化されてきています。 そうした機械学習によるソリューション開発における一連の行程が徐々に自動化されていますが、未だに 教師データの収集 は地道で苦労する作業です。 一部の企業が教師データの収集を代行を始めていますが、料金、納期、依頼フローの煩雑さから多くの企業や個人にとってハードルの高いものです。

もっと楽に、早く、そしてできるだけ高品質に機械学習用の教師データを収集できないだろうかという課題感のもと、我々のサービスLinnaeus（リンネ）は生まれました。

Linnaeus（リンネ）

Linnaeusとは 機械学習×クラウドソーシング で教師データの収集を楽に、早く、そして高品質に行うためのプラットフォームです。
ユーザーは機械学習に用いるデータを収集したい「依頼者」と依頼に基づいてデータを収集して稼ぐ「収集者」に分かれます。
依頼者は自身の欲しい教師データ（画像）のサンプルをアップロードするだけで、収集プロジェクトをスタートすることができます。
この時サンプル画像からSalesforce Einsteinの判別モデルが自動で構築され、収集者によりアップロードされた画像は自動でチェックされます。

収集者は興味のあるプロジェクトを見つけたら、探している画像を見つけてアップロードすることで対価としてお金（ポイント）を得ることができます。

依頼者は本当にチェックすべき怪しい画像だけをチェックするだけでよく、収集者は正しい画像であれば人手を介することなく対価を得ることができ、双方の大幅なコスト削減が可能となります。

アプリケーション構築

アプリケーションはRuby on Railsを用いてHeroku上に構成されています。
また判別モデルの作成にあたってはsalesforceのEinstein APIを用いています。
その他ストレージについてはAWSのS3を用いています。

アプリケーション構築に当たっての壁

Einstein APIをGUIでいかに使いやすくするかを工夫しました。
また画像ファイルのアップロードやダウンロードに関して、スムーズに取り扱えるようにする部分で苦労しました。

What's next for Linnaeus（Linnaeusの今後）

  • ユーザーの決済機能
  • 画像の質による値段の変化
  • SNS連携機能
  • サーバーの並列化

アクセス情報

  • ユーザー情報：linne
  • パスワード：einstein
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