学習に使う前に、データが何をカバーしているかを把握する。

同じ部屋、同じ動作のラベルを増やしても、得られるものはわずかです。各軸を個別に追跡するため、ある軸のギャップが別の軸のデータ量に隠れることはありません。

場所とレイアウト

さまざまな家庭、部屋の広さ、収納の高さ、間取り、作業面。

家電と機構

実際の家電の種類、開閉機構、操作部を、シーケンスごとに記録します。

物体と積載物

形状、サイズ、素材、重さ、中身。洗濯物の混ざった山から、満杯の買い物袋まで。

自然な初期状態

実際に使った後の、実際の家事。種類の混ざった食器、生活感のある部屋、洗濯を待つかご。

人と視点

さまざまな収集者、手の伸ばし方、作業の高さ。場所とは別に追跡します。

動作と結果

自然なペースでの、完結した状態変化。開ける、空にする、仕分ける、置く、閉める、元に戻す。

収集ブリーフは、モデルのギャップに合わせてカタログからセルを選びます。カバレッジレポートは、そのブリーフに対して何を納品したかをセルごとに示し、偏りのある家庭、収集者、家電、動作を指摘します。