Data Services

AI に、使えるマルチモーダルデータと判断を

アート画像、音声、産業図面、センサー信号といった非標準データを、専門家の判断とともに学習・評価に使える構造化データへ。

提供範囲

アート画像・音声・産業図面・センサー時系列に対応。データセット構築、非標準データのアノテーション、評価ベンチマーク。

arXiv:2610.22989MUB · Music Understanding Benchmark

パートナー

  • ByteDance(字節跳動)

データサービス

素材からデータセットまで、各工程に記録を残します。

データセット構築

サンプル境界、クラス体系、分割方針を定め、そのまま学習できる形で納品。

  • 選別と重複除去
  • 訓練 / 検証 / テスト分割
  • データカードとバージョン

収集と権利

公開コレクション、提携、自社収集から取得し、出所と権利を一件ずつ記録。

  • 出所経路の記録
  • 権利範囲の注記
  • センシティブ内容の審査

整形と構造化

形式と解像度を統一し、作品・作者・年代・素材を補完。

  • 形式と解像度の標準化
  • メタデータ補完
  • 重複・破損の処理

評価ベンチマーク

「理解できているか」を検証可能な設問と採点規則に分解。

  • タスクと採点規則
  • 正解例と係争サンプル
  • バージョン管理された評価セット

図面から波形まで、対話できる

CAD 図面、PCB パターン、シミュレーション結果、センサー波形。エンジニアリングデータをそのまま最先端モデルに読み解かせます。

CAD 図面

ビュー・寸法・公差を読み取り、主要寸法の抽出、BOM 作成、改訂の差分比較まで行えます。

PCB 設計

ネットリストとフットプリントを解析し、部品番号を照合し、ルールに基づく設計レビュー指摘を抽出します。

CAE シミュレーション

応力・流れのコンターを解釈し、パラメータの影響を整理し、構造化レポートの下書きを作成します。

産業時系列信号

センサー波形と設備ログを分析し、異常区間を特定し、考えられる根本原因を整理します。

注釈ソリューション

難所はタグ付けではなく、排他性、境界事例、バッチ間の定義です。

細粒度の視覚注釈

主題、構図、色彩、光、筆致、材質を項目別に。

美術史的な意味注釈

年代、流派、素材、主題、帰属を美術史の背景を持つ注釈者が担当。

マルチモーダル整合

画像領域、記述、構造化フィールドを相互に固定。

カスタムタグ体系

階層・値・排他規則を設計し、手順書を添付。

タグ体系の例

作品属性

作者年代流派素材寸法所蔵元

視覚要素

構図色彩光筆致材質空間

意味と感情

主題物語象徴情緒様式の強度

権利と規制

権利状態利用範囲クレジット機微度

実際のタグは目的に合わせて取捨し、各群に定義・境界事例・排他規則を添えます。

Quality

品質は抜き取り検査で後付けできない。工程から生まれる。

手順書が先

定義、境界事例、採点基準を書いてから注釈を始めます。

二人体制の確認

重要バッチは独立に確認し、不一致は裁定へ。

バージョン追跡

納品ごとに手順書の版、一覧、変更履歴を添付。

納品フロー

五つの段階。それぞれに確認点があります。

  1. 01

    要件定義

    タスク、対象モデル、範囲、合格基準

  2. 02

    抽出と権利

    分布に沿って抽出し、出所と権利を記録

  3. 03

    注釈作業

    手順書に沿って注記し、係争は別途表示

  4. 04

    品質確認

    独立した二回目の確認、不一致は裁定

  5. 05

    構造化納品

    JSONL / COCO / 独自スキーマ

ResearcharXiv:2610.22989·cs.SD·2026-10-16

MUBMusic Understanding Benchmark

身元を伏せた 500 本の録音と四つのタスク:テンポ、調、拍子、構造。モデルが見るのは音声と指示だけ。データ構成、遮蔽プロトコル、評価スクリプトは公開されています。

著者 · Kun Liu · Lyra Tao

MUB の構成と遮蔽の流れ · 1080pH.264 · 15 秒 · 500 KB
500
録音数

MUB-00001 – MUB-00500

4,676
構造区間

1 本 5–22 区間

24
調の組合せ

長調 268 / 短調 232

47–180
BPM 範囲

中央値 101

論文自身は検証中の評価資源と位置づけています。録音単位の権利処理は未了で、モデル比較も未実施。コードは MIT、音声は配布していません。

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適用領域

マルチモーダル学習

画像‐テキスト対、領域記述、VQA

生成品質の評価

同一の設問と採点規則で比較

文化遺産のデジタル化

所蔵画像の構造化とメタデータ補完

プラットフォーム統制

様式・主題・機微内容の分類

まず、手元のデータ課題を整理することから

規模、対象モデル、納品形式をお知らせください。プランをご提案します。

JSONL / COCO / 独自スキーマで納品