LTS QA

LotusQAのCEOであるPhung Thanh Xuan氏のインタビュー記事「デジタルテクノロジーでビジネスを始める：女性起業家として成功できるなのか？」がBNewsに掲載された

数十年間で、テクノロジーは常に男性の遊び場でしたが、女性がこのゲームに参加することを決定したのは近年だけです。

LotusQualityAssuranceのCEOであるPhungThanh Xuan氏は、テクノロジーエンジニアとして何年も働いた後、現在、たった5年間で200人近くのスタッフを擁する独自のグローバルテクノロジー企業を経営しています。 私たちは才能のある、決して屈服せず、断固としたCEOによって率いることを光栄に思います。 より多くのベトナム人女性がテック業界の「ジェンダーバイアス」の壁を乗り越えろとしているが見えます。

この傾向は、社会が女性だけでなく男性にとってもより良い方向に変化する可能性があると信じています。

BNewsに掲載されたインテビューの国際女性デーをありがとうございます。この記事が、性別の固定観念に関係なく、より多くの女性が好きなことをするように刺激することができるように願っています。

Lotus Quality AssuranceはISTQBパートナーシッププログラムにて「Silver Partner」に認定されました。

ソフトウェアテストに関する国際的な資格認定機関である

「ISTQB」 そのパートナープログラムは、テスト技術者資格認定者の技術を通して、 品質技術およびテスト技術の向上に尽力している会社や組織を認定するスキームです。ISTQB®パートナープログラムは、ソフトウェアテスト認定への取り組みが実証されている組織を表彰します。

Lotus Quality Assuranceは、本質的な評価、審査に合格し、ISTQBの「Silver Partner」として認められました。「Silver Partner」に認定されたのは、証明書の数と社内のテスターの資格に関するISTQBの厳しい要件を満たす必要があります。

この成果は、グローバルスタンダードを備えた高レベルのテスターの継続的なトレーニングプロセスの結果です。 LQAの優秀な人材チームは、すべてのプロジェクトに最高品質のサービスを提供することにします。

ISTQBの「Silver Partner」になることは、将来的に「Global Partner」になるための最初の一歩です。 この成果は、グローバルスタンダードのテストサービスを提供する国際的に信頼できるQAパートナーになるというLQAの決意を強化します。

2021年ベトナム旧正月 休暇のお知らせ

平素は格別のお引き立てを賜り、厚く御礼申し上げます。

弊社では、ベトナム旧正月休暇の期間を以下の通りとさせていただきます。

ご不便をお掛け致しますが、何卒ご了承くださいますようお願い申し上げます。

皆様のご健康とご多幸をお祈り申し上げます。

休業期間：2021年2月10日（水）～　2021年2月16日（火）

※2021年2月17日（水）より通常営業いたします。

お休み期間中にお送りいただきましたお問い合わせは、新年の営業開始日より順次対応させていただきます。 来年も本年同様、変わらぬご愛顧のほど、よろしくお願い致します。

ベトナム、中国、インドなどの新興BPOの目的地へのデータラベリングサービスのアウトソーシングは、最近の傾向になっています。 ただし、多くの企業の中から最適な データラベリングアウトソーシング ベンダーを選択することは容易ではありません。 この記事では、LQAが最適なベンダーを見つけるためのアドバイスを紹介します。

1.明確なプロジェクト要件を準備します

まず第一に、最終結果に対する自分の期待のすべてを示す明確で詳細な要件を準備することが重要です。 リクエストにプロジェクトの概要、タイムライン、予算を含める必要があります。 適切な要件は下記のようになります：

• • アノテーターはどのようなデータ型を処理するか？
  • どのようなアノテーションタイプをするか？
  • データにラベルを付けるには、専門知識が必要か？
  • データセットに高精度の注釈を付ける必要があるか？
  • 注釈を付けるファイルはいくつか？
  • プロジェクトの締め切りはいつか？
  • このプロジェクトの費用はいくらか？
  • 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか？

2.ベンダーを評価するための必須基準

要件を確定したら、どのベンダーと契約したいかベンダーリストから評価する必要があります。 多額の費用をかけ、品質低いデータセットを貰わないよう、この段階は非常に重要です。 経験、品質、効率、セキュリティ、チームメイトに基づいて評価することをお勧めします。

経験

データのラベル付けは簡単な作業のように見えますが、大規模のデータを効率的かつ正確に実行するには、細部に細心の注意を払い、特別なスキルが必要です。各ベンダーが具体的にあるデータアノテーション量でどのくらいの期間作業してきたか、及びアノテーターがどの程度の経験を持っているかをしっかりと理解する必要があります。評価するために、長年の経験、ドメインに関する知識、およびアノテーションタイプについてベンダーに問い合わせる必要があります。 例えば：

• • データアノテーションに何年の経験がありますか？
  • 以前に特別なドメインに関する知識を要求するプロジェクトでやったことがありますか？
  • 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか？

品質

データサイエンティストは、多くの場合、ラベルがどの程度正確に配置されているかによって、モデルトレーニングのデータセットの品質を定義します。ただし、1〜2回正しくラベル付けすることではなく、一貫して正確なラベル付けが必要です。下記のようにベンダーの高品質のラベル付きデータを提供する能力があるかどうか確認できます：

• • 以前のアノテーションプロジェクトのエラー率
  • ラベル配置の正確度
  • アノテーターは各ラベルに適切タグを付けたの頻度

次の動画でデータ品質の詳細をご覧ください :

効率

アノテーションは想像以上に時間がかかります。例えば、5分間のビデオでは、1文に平均24フレームがあり、ラベル付け画像が最大7200枚になります。アノテーターが1枚の画像のラベル付けに使う時間が長いほど、タスクを完了するために必要な時間が長くなります。プロジェクトを完了するための必要な工数を正しく見積もるには、ベンダーに下記のように確認する必要があります：

• • 各ラベルを配置するの平均時間
  • 各ファイルでラベルを付けるの平均時間
  • 各ファイルの品質チェックの時間

ベンダーのアノテーションチームがプロジェクトを直接実行するため、アノテーションチームの能力を理解することは重要です。ベンダーは、十分に訓練されたチームを提供すること。 さらに、テキストにラベルを付ける場合、ラベル付けチームがその言語を話せるかどうかを確認する必要もあります。また、ベンダーに、アノテーションチームを短期間でスケールアップまたはスケールダウンする準備ができているかどうかを確認することが重要です。プロジェクトのサイズは時間の経過とともに変化する可能性があります。

参考 :

３．パイロットプロジェクトを要求する

パイロットプロジェクトは、プロジェクトの実行可能を検証するために使用される最初の小規模なプロジェクトです。パイロットプロジェクトでは、新しいプロジェクトのリスクを管理し、本格的なリソースが投入する前に欠陥を分析できます。

ベンダーにパイロットプロジェクトを依頼する場合は、データセットからいくつかのサンプルデータを選択する必要があります。 様々なデータタイプ（データセットの複雑度に応じる。10〜15ファイル）を含む少量データから始めることができます。

ベンダーを正しく評価できるように、デモの詳細なガイドラインを提供することは重要です。最後に、デモテストの進行状況を確認する方法を聞くことが必要です。 その結果、品質とパフォーマンスの追跡ツールまたはプロセスが要件を満たしているかどうかを評価できます。

データラベリングのアウトソーシングベンダーと契約を結ぶ前に、注意すべきポイントを全て述べました。 この記事は、あなたが最良なパートナーを見つけるのに役立つなら何よりです。

データラベリングベンダーリストが立っているなら、LQAも含めてみませんか？ヘルスケア、自動車、eコマースなどのさまざまな分野でデータにラベルを付ける経験が豊富です。LQAの経験と以前のプロジェクトについて詳しい知りたい場合、お問い合わせください。

下記の内容を簡単に把握できるようにするために データのアノテーションツール のリストをインフォグラフィックにまとめました。

• データのアノテーシツールの種類
• 各種での最適なツール
• ツールがラベル付けできるデータの種類

【インフォグラフィック】データのアノテーションツール

の包括的なリスト

データのアノテーションツール の種類

オープンソースツール

オープンソースツールは無料で使用でき、ソースコードを変更することができます。 データアノテーション用のオープンソースツールには、CVAT、LabelImg、Doccano、VoTTなどがあります。

商用ツール

このタイプのツールを使用するには支払いが必要ですが、ユーザーは自分の要望に合わせて機能をカスタマイズできます。 最高の商用ツールには、LinkedAI、Dataloop AI、Tagtog、LightTagなどがあります。

フリーウェアツール

オープンソースツールと同様に、フリーウェアツールは料金を請求しません。 フリーウェアをダウンロードして使用することはできますが、変更することはできません。 このタイプのツールの例は、Colabeler、SuperAnnotateです。

データラベリングプロジェクトに最適なツールを選択する方法がまだ分からない場合は、AIデータラベリングツールに関するビデオガイダンスシリーズをご覧ください。

データラベリングプロセスの効率を改善したいですか？ お問合せください！