説明
Encordは、物理AIおよびエンタープライズチームに不可欠なデータインフラストラクチャレイヤーを提供し、プリトレーニングからデプロイメントまでのマルチモーダルデータを処理できるように設計されています。このプラットフォームは、カスタマイズ可能なワークフローとネイティブエージェント統合により、AIデータの管理、キュレーション、アノテーションをチームに提供し、ビデオ、画像、オーディオ、LiDAR、テキスト、ドキュメント、ジオスペース、HTMLなど、幅広いデータタイプをサポートします。
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主な機能には、単一のワークフロー内でのネイティブビデオアノテーション、LiDAR、オーディオ、テキスト、センサーフュージョンが含まれており、すべてラベルリネージと品質管理を備えており、本番規模の運用に対応しています。Encordは、専用施設またはフリートからのデータ収集を容易にし、埋め込みベースの検索とモデルインザループキュレーションを活用して、本番環境でのモデルパフォーマンスに影響を与える前に、まれなエッジケースを特定し、分布ギャップを埋めます。
さらに、Encordは、本番稼働中のモデルに対する人間からのフィードバックによる強化学習(RLHF)、ルーブリックベースの評価、ペアワイズ比較のオーケストレーションを可能にします。これにより、チームはAIの障害を特定し、効率的にトレーニングプロセスにフィードバックすることができます。このプラットフォームは、Data-as-a-Service for production-grade AIを含む、データパイプライン全体に対応する包括的なワンプラットフォームソリューションを提供します。
Encordはまた、物理AI、マルチモーダルシステム、LLM向けの検証済みドメインエキスパートによるアノテーションサービス、およびフィールドオペレーターや遠隔操作施設で収集された物理AIトレーニング用データ収集サービスなどの専門サービスも提供しています。物理AI向けの唯一のエンドツーエンドデータインフラストラクチャパートナーとして、収集からデプロイメントフィードバックまでのライフサイクル全体をカバーします。
このプラットフォームは、Woven by Toyota、AXA、UiPath、Ziplineなどの著名な企業を含む300以上のAIチームに信頼されています。例えば、UiPathは、画像およびテキストトレーニングデータの注釈付けと管理にEncordを使用することで、モデル精度をほぼ99%に、エラー率を4分の1に削減し、データセットを10倍に拡大し、パイプラインの可視性を向上させました。
Encordは特に物理AI向けに構築されており、World Models & VLA、Robotics & Humanoids、Autonomous Vehicles & ADAS、Drones & Aerial Autonomy、Industrial & Manufacturingなどのシステムに不可欠なマルチモーダルセンサー情報のためのデータインフラストラクチャを提供します。RGB、デプス、LiDAR、フォース/トルクなどの多様なデータ入力をサポートし、知覚、操作、および具現化されたAIシステムのトレーニングを可能にします。
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Encordの主要機能
物理AI向けのマルチモーダルデータ管理
データキュレーションおよびアノテーションツール
ビデオ、画像、オーディオ、LiDAR、テキスト、センサーフュージョンをサポート
ラベルリネージと品質管理
データ収集のための埋め込みベース検索
モデルインザループキュレーション
RLHFおよびルーブリックベースのモデル評価
本番モデルのペアワイズ比較
Data-as-a-Service提供
アノテーションおよび収集サービス
API/SDKファーストアプローチ
ゼロデータ移行
データはあなたのクラウドに留まります
Encordの使い方は?
製品を探る: Encordの機能をAIデータニーズに合わせて発見してください。
AIエキスパートに相談する: スペシャリストと相談してソリューションをカスタマイズしてください。
ワークフローを設定する: カスタマイズ可能なマルチモーダルアノテーションおよびキュレーションプロセスを設定してください。
データを収集・キュレーションする: ツールを使用してデータセットを収集・洗練してください。
アノテーションとラベリングを行う: 統合ワークフロー内でさまざまなデータタイプにラベルを適用してください。
モデルをアラインメント・評価する: フィードバックループとパフォーマンス評価をオーケストレーションしてください。
デプロイ・イテレーションする: EncordのデータインフラストラクチャをAIライフサイクルに統合してください。
Encordの使用例
- 物理AIデータ管理
- 自動運転車知覚
- ロボティクスおよび具現化AI
- ドローン自律
- 産業AIトレーニング
- LLMデータアラインメント
- エッジケースのためのデータキュレーション
- 本番モデル評価









