AI開発を支える画像・動画データの新たな活用法を探る

AI開発におけるデータ活用の現状

近年、AI技術の発展に伴い、機械学習における画像や動画のデータ提供がますます重要視されています。特に、PIXTAが展開している『機械学習用画像・動画データ提供サービス』は、その需要に応えるために設計されています。本記事では、PIXTAが実施した『AI開発における画像・動画データ活用実態調査2025』の結果を元に、AI開発におけるデータの収集方法とその課題について詳しく解説していきます。

調査の背景と目的

PIXTAが実施したこの調査は、AI開発の現場でどのように画像や動画のデータが利用されているのかを明らかにすることを目的としています。2024年に発表した調査を踏まえ、主にオープンデータと自社調達の2つの手法を中心に見えてきた新たな課題について、その実態を掘り下げていきます。

オープンデータの利用動機

調査の結果、226名のAI開発者のうち、オープンデータを利用する理由として「無料・低コスト」が75.2％と最も多く挙げられました。オープンデータセットは金銭的な負担を軽減する手段として、多くの企業に受け入れられています。加えて、必要な条件を満たしたデータを手に入れやすい点や、十分な量のデータが入手可能であることも、多くの開発者がオープンデータを活用する理由といえるでしょう。

オープンデータの課題

しかし、オープンデータにはいくつかの遺漏が存在します。特にデータの偏りや、日本特有のデータ不足が9割以上の開発者から課題と捉えられています。AI開発では、国や文化に特有の視点からデータが必要な場合が多いですが、オープンデータでそれを完結させるには限界があるといえます。さらに、希望する条件にマッチしたデータが手に入らないことや、データの古さが問題視されています。

自社でのデータ撮影の背景

オープンデータの課題を受け、自社でのデータ撮影が求められる場面も多くなっています。自社で撮影を行う理由としては、「必要なデータがオープンデータには存在しないから」が62.8％と多くの開発者が認識していることがわかりました。しかし、自社でのデータ収集には、準備にかかる時間やコスト、バリエーションの確保が大きな課題として立ちはだかっています。

内部撮影の課題

この調査で明らかになったのは、必要なデータを準備するための時間とリソースの確保に苦慮している点です。撮影の計画に際し、必要な機材や環境を整えるための時間や費用は、開発者を悩ませる要因です。また、季節や天候などによって必要なバリエーションを揃えるのも大変難しい問題です。

撮影協力者に関する課題

さらに、撮影協力者についても課題が多く、約76.1％が社内の従業員をモデリングに利用していることがわかりました。このことから、現在の企業環境では、社内リソースを生かすことが一般的ではあるものの、その属性に偏りがあることが指摘されています。例えば、高齢者や子どもといった特定の属性を持つモデルの確保は困難になりがちであり、顧客やパートナー企業からの協力が鍵となるでしょう。

データセットの購入検討状況

最近の調査によれば、機械学習用データセットを外部から購入することを検討している企業も多く、これに関連して約9割以上の開発者が外部業者に問い合わせるなどして検討を重ねていることがわかりました。データを購入する理由として、「オープンデータでは質が不十分」という意見が64.1％と高い支持を集めています。

PIXTAの役割

PIXTAは、これらの課題解決に向けて機械学習用画像・動画データ提供サービスを展開し、日本における豊かなデータライブラリを基盤にしています。日本特有のデータに特化したデータセットを提供することにより、AI開発者のニーズに応えています。加えて、PIXTAは現場での撮影サービスも展開しており、企業が求める質と量を兼ね備えたデータを提供することが可能です。

結論

これら一連の調査を通じて、オープンデータの活用とそれを補完する自社データ撮影の重要性が浮き彫りになりました。AI開発においては多様な視点が求められていますが、PIXTAが提供するサービスはそのニーズに応え、新たな機械学習データの収集を支援しています。企業のAI開発がより実効性を持ったものになるよう、今後もデータ提供サービスの強化が期待されます。