0ヶ月目
100%人間によるラベリング
15,000人以上の人間のエキスパートからなる管理された労働力が、お客様のセンサーデータ上の約100,000オブジェクトをラベリング — LiDARキュボイド、カメラバウンディングボックス、ポリライン、セグメンテーションマスク。これがカスタム自動ラベリングエージェントのシードデータです。品質：99%以上のファーストパス歩留まり。
Agentic Labeling
AIエージェントがデータをラベリング。人間のエキスパートが例外を処理。
お客様のデータでゼロから学習したカスタム自動ラベリングエージェントを構築します。1ヶ月以内にアノテーションの80%が自動化されます。人間のエキスパートはフェイラーマイニングとコーナーケースに専念 — 精度が最も重要で汎用モデルでは対応できない、安全性に関わるロングテールです。
80/20の分担 — 仕組み
すべてのお客様が同じ実証済みの道筋をたどります — 100%人間のラベリングから3ヶ月で90%AIエージェント自動化へ。
1ヶ月目
80/20 自動/人間の分担
お客様のラベル付きデータからカスタム自動ラベリングエージェントをゼロベースで学習し、2週間以内にデプロイ。汎用モデルではなく、お客様の正確なタクソノミーに最適化された軽量でタスク特化型のエージェントです。新しいラベルの80%が自動生成されます。人間のエキスパートがエージェントの信頼度が低い20%を検証します。
3ヶ月目以降
90/10 自動/人間の分担
すべての修正が次のエージェントバージョンにフィードバックされます。精度は向上。ラベルあたりのコストは低下。お客様の人間エキスパートがコーナーケースのスペシャリストに — 自動運転システムが失敗するシナリオを発見します。これが99%と99.99%の違いを生むデータです。
なぜカスタム自動ラベリングエージェントが既製品に勝るのか
| Off-the-Shelf（YOLO、SAM3） | Avalaカスタム自動ラベリングエージェント | |
|---|---|---|
精度 | 特化タスクで約50% | お客様のタスクで80–90%+ |
推論コスト | プロジェクトあたり$3–5K/月 | 軽量 — 多くがデバイス上で動作 |
トレーニングデータ | 汎用的 — お客様のタクソノミーではない | お客様のデータでゼロからトレーニング |
イテレーション速度 | 修正はゼロからのラベリングより遅い | 新しいコーナーケースで毎週イテレーション |
モデルリポジトリ
YOLOからNVIDIA Alpamayoまで、Physical AIモデルのカタログを維持管理し、お客様のユースケースに最適な基盤の上にカスタム自動ラベリングエージェントを構築します。
Avala Custom Agents
お客様のデータでゼロから学習したカスタム自動ラベリングエージェント。80-95%の精度。多くはデバイス上で動作し推論コストゼロ。80/20パイプラインの基盤。
YOLO（v8/v9/v11）
2Dオブジェクト検出とリアルタイムバウンディングボックス。高速自動ラベリング向けに顧客ごとにファインチューニング。
SAM3
インタラクティブマスクによるインスタンスおよびセマンティックセグメンテーション。ポリゴンタスクの事前アノテーション。
NVIDIA Alpamayo
4D軌跡自動ラベリングとシーン理解のためのエンドツーエンドVision-Language-Actionモデル。
SAM3-3D-Objects
キュボイドおよび3Dバウンディングボックス事前アノテーション向けのオブジェクト特化セグメンテーション。
SAM3-3D-Body
ポーズ推定、キーポイント、スケルトン自動ラベリング向けの人物特化セグメンテーション。
NVIDIA Cosmos
シーン再構成、データ拡張、シミュレーションのためのワールドファウンデーションモデル。
Avala Inference Cloud
モデルの運用は私たちに — プロダクトの出荷に集中を
GPU管理、コールドスタート、インフラストラクチャなしで、本番規模で自動ラベリングエージェントを実行。Physical AIのためのマネージドインフェレンスレイヤー。
Zero Ops
GPU管理不要、コールドスタートなし、インフラオーバーヘッドなし。
ヘビーワークロード
SageMakerとヘビーワークロード向け専用推論。
オンデバイスWASM
軽量モデル向けブラウザサイドWASM実行 — 推論コストゼロ。
オートスケーリング
週あたり100万+フレームの本番ボリュームに対応するオートスケーリング。
グローバルエッジ
グローバル分散、レイテンシーとスループットに最適化。
クローズドループ・データエンジン
最高の自動運転プログラムの裏にあるクローズドループシステム。AIエージェントが自動ラベリング → 人間エキスパートが検証 → 再学習 → 繰り返し。各イテレーションでエージェントはより賢く、データコストはより安くなります。
ファインチューニングサービス
任意のモデルを持ち込み — YOLO、SAM、Alpamayo、または独自のアーキテクチャ。あらゆる出発点をサポートします。
お客様のデータでFine-Tuning — お客様のデータ、ラベル、タクソノミーでトレーニングし、最大の精度を実現。
即時デプロイ — AvalaのマネージドGPUインフラにワンクリックでデプロイ。
継続的リトレーニング — 新しいデータが自動的に再トレーニングに反映。精度は時間とともに向上。
モデルバージョニング — Mission Controlでワンクリックロールバック付きの完全なバージョン履歴。
手動ラベリングをやめる準備はできましたか？
パイロットから始めましょう。お客様のカスタム自動ラベリングエージェントが初月でデータの80%精度を達成するのをご確認ください — 適切でない場合は正直にお伝えします。