顧客の概要

米国拠点のリサーチラボであり、ヒューマンAIインタラクション領域の研究開発を行っている。人間の行動に近い形でデジタルプラットフォームを操作可能なAIシステムの構築を目指している。その実現に向けて、リアルなユーザーインタラクションデータを大量に必要としている

ビジネス課題

・ お客様は、複数のアプリ上で人間の操作をシミュレーションし、そのインタラクションをLLM開発向けのトレーニングデータとして収集することを要件としている。
・ 弊社は、フレームワークおよび各種スクリプトを構築する必要がある。その上で、当該スクリプトに基づき、可能な限り多様なタスクを生成する必要がある。
・ アノテーターは、1日6～8時間にわたり画面録画を行い、アプリの自然な利用をシミュレーションする。
・ 各操作は約2～3秒間隔のリズムで実施し、人間のアプリ利用を模倣しつつ、自然なインタラクション速度を再現する。
・ アノテーターは、AIモデルとの対話を想定し、プロジェクトマネージャーと1対1形式で直接コミュニケーションを行う。
・ 厳格なQAルーブリック（正確性、完全性、効率性、品質、設定、キーボード／マウス操作）を遵守する必要がある。
・ 本プロジェクトはスクリプトおよび行動の多様性を重視しており、許容されるエラー率は最大10％。

ソリューション

1. 要件定義：クライアントとアプリ対象範囲、主要ユーザーアクション（投稿、購買、応募、編集）について合意し、データセット量とリアルなユーザー行動のバランスを調整する。
2. チーム構成：45名体制を配置します（PM 2名、タスク作成者 3名、QA 10名、アノテーター 30名）。アノテーターは日々のアプリ操作を記録する。
3. トレーニング：アノテーターを教育し、ソーシャル、Eコマース、コンテンツ、プロフェッショナルプラットフォームで自然なアプリ利用をシミュレーションできるようにする。
4. 実行：スクリプトに基づき多様なアプリ操作を実施する。アノテーターは1日6～8時間録画し、スクロール、投稿、いいねなどの実際の行動を再現する。このワークフローにより、週単位で数千分の動画を生成し、98％以上の精度を達成する。
5. 納品：画面録画、タスクログ、QAレポートを含むデータを定期的に納品し、クライアントがLLMトレーニングに直接利用できる形式で提供する。

使用技術

主な結果