2 0 2 5 年 2 月 1 7 日 更 新

FastLabelは、AIにおける教師データ作成の難しさを原体験として、2020年 に創業しました。 その当時、仮説としていた「教師データの作成がAIの社会実装におけるボトル ネックになっている」という考えは、私たちが多くの日本を代表する企業のAI開発 をデータ面で支援する中で、徐々に実証されてきました。特に、ここ数年で生成 AIの技術が急速に進展しましたが、教師データの重要性はさらに高まっており、 私たちは、日々、より複雑で高度なデータの課題に取り組んでいます。 我々はすでに産業を支えるお客様と共にAIの社会実装を推進していますが、 真に「AIインフラ」としての地位を確立するための旅はまだ始まったばかりです。 この資料は、FastLabelで働くことに興味を持っていただいた方に向けて、 FastLabelの概要・事業・価値観をお伝えすることを目的としています。この資 料をきっかけに、私たちに興味を持 っていただければ幸いです

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A I イ ン フ ラ を 創 造 し 、 日 本 を 再 び 「 世 界 レ ベ ル 」 へ と い う F a s t L a b e l の パ ー パ ス を 起 点 に 、 私 た ち は 日 本 産 業 を D X す る こ と に 挑 戦 し て い ま す 。 1 9 9 0 年 か ら 現 在 ま で 日 本 は 世 界 と 大 き な 差 を つ け ら れ ま し た 。 名 目 G D P は 全 く と 言 っ て い い ほ ど 伸 び て お ら ず 、 ま さ に 失 わ れ た 3 0 年 を 過 ご し て い ま す 。 で は な ぜ 、 世 界 と こ の よ う な 差 が つ い て し ま っ た の で し ょ う か 。 そ れ は ソ フ ト ウ ェ ア の 進 化 で す 。 G o o g l e や F a c e b o o k な ど に 代 表 さ れ る I T 企 業 が 時 価 総 額 ラ ン キ ン グ に 名 を 連 ね 、 ま さ に ソ フ ト ウ ェ ア が 世 界 を 席 巻 し た 3 0 年 間 で し た 。 日 本 を 再 び 世 界 レ ベ ル へ 押 し 上 げ る に は 、 こ れ か ら の 3 0 年 で 浸 透 す る テ ク ノ ロ ジ ー に 賭 け る 必 要 が あ り ま す 。 私 た ち は そ れ が A I 技 術 だ と 確 信 し て お り 、 A I イ ン フ ラ を 創 造 す る こ と で 、 日 本 企 業 な ら び に 、 日 本 の 産 業 を 改 革 し ま す 。 AIインフラを 創造し、 日本を再び「世界レベル 」へ P u r p o s e （ パ ー パ ス ）

プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル サ ー ビ ス F a s t La be l D at a F a ct o r y 相 互 の 事 業 を 高 め 合 う 補 完 関 係 A I 開 発 に お け る イ ン フ ラ 企 業

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“ 多くの企業でAIの実用化が進まない主な理由は高品質な教師デー タ作成のためのシステム基盤と専門人材の不足にあると気づき、私た ちはAI開発の核心であるアノテーションのための革新的な開発基盤を 構築することを決意しました。この基盤により、誰もが簡単にAI開発に 取り組める世界を実現し、人の知識をマシーンに移植して広く共有で きる画期的な技術を生み出すことを目指しています。FastLabelは、 人材不足が深刻な日本においてますます重要となるAI活用の礎とな り、AI革命のインフラを提供することで、かつてSFでしか描かれなかった 世界を現実のものにしたいと考えています。 “ 鈴 木 健 史 代 表 取 締 役 C E O

0 5 10 15 20 25 30 35 40 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2024 1 1 3 4 20 21 38 27 23 16 22 27 27 21 26 25 日 本 の 国 際 競 争 力 は 年 々 低 下 傾 向 出典：IMD

成 長 市 場 で あ る A I 市 場 2023 2024 2025 2026 2027 2028 GAGR 300 % 国 内 A I 市 場 規 模 予 想

教師データ作成 （データ準備〜アノテーション） アリゴリズム開発 推論 学習・評価 90 % A I 開 発 プ ロ セ ス A I 開 発 の 課 題 A I 開 発 の 9 0 ％ が 教 師 デ ー タ 作 成 に 費 や さ れ て い る が イ ノ ベ ー シ ョ ン の 不 在 に よ り 、 効 率 化 が 進 ん で い な い 課 題

A I 開 発 の 変 化 A I モ デ ル の 普 遍 化 と デ ー タ セ ン ト リ ッ ク な A I 開 発 へ の 移 行 Accuracy(mAP) Number of training examples ノ イ ズ の 入 っ た デ ー タ と 比 べ て ク リ ー ン な デ ー タ を 使 う こ と で 効 率 的 に 高 い 能 力 を 得 ら れ る noise clean デ ー タ セ ン ト リ ッ ク な 開 発 に よ る 効 果 baseline Model-centric Data-centric 鉄の表面検査 ソーラーパネルの検査 76.2% 75.68% +0% +0.04% +16.9% +3.06%

A I 開 発 に お け る デ ー タ A I 開 発 に お い て デー タ の 重 要 度 が 増 し て い る 過 去 の 重 要 度 イ メ ー ジ 今 後 の 重 要 度 イ メ ー ジ モデル作成 モデル検証・評価 実環境検証 データ 収集・作成 モデル作成 モデル検証・評価 実環境検証 データ 収集・作成

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事 業 を 支 え る 思 想 お 客 様 の A I 開 発 の R O I 最 大 化 を 目 指 し 「 サ ー ビ ス 駆 動 開 発 」 の 思 想 の も と 事 業 を 推 進 AIコンサルタント AIエンジニア アノテーター お客様 AI開発の ROI最大化 プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル サ ー ビ ス プロダクト開発者 プロダクト 開発・改善 効率化 機能要望 プ ロ ダ ク ト

提 供 ソ リ ュ ー シ ョ ン デ ー タ セ ン ト リ ッ ク A I 開 発 を 支 え る 包 括 的 ソ リ ュ ー シ ョ ン Data-centric AI開発を実現する 当社ソリューション群 モデル開発支援 生成AI開発 データ作成 アノテーション代行 データセット提供 データコンサルティング FastLabel Data Factory アノテーション代行 • あらゆる非構造化データに対応 • 弊社独自品質管理プロセスに基づき、大規模 アノテーションにおけるデリバリー品質を担保 • ドメイン知識が必要な仕様にも対応可能 ex. 医師、看護師、管理栄養士のアサイン モデル開発支援 • 撮影条件やアノテーションの正確性/統一性を 読み解きながらモデルの学習・評価を実施 • 評価結果から次のデータ準備に反映し、精度 向上に寄与するデータを準備 データコンサルティング • 業務課題及び課題に対するソリューション(AI・ アプリケーション・運用)を整理 • 開発の体制案・スケジュール案を整理 • 精度課題について、データに着目して 課題の詳細を分析し、対策を立案 FastLabel Data Factory • データセット管理 • アノテーションツール 画像、3D、動画、テキスト、音声、マルチモー ダル 生成AI開発データ作成 • LLM/VLM向けのアノテーションサービス、 Instruction Tuningデータの作成 • マルチモーダルRAG用のデータをお客様社内で 保有しているドキュメントから作成 • LLMデータセットを販売 データセット提供 • 権利クリアかつ高品質な画像・動画・文書・音 声データを収集、販売 • ストックフォト、ストックムービーを提供 • 仕様に基づいた新規撮り下ろし

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事 業 紹 介 事例① AI - BPO コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② A I - B P O 事 業 （ デ ー タ セ ッ ト 提 供 ） 機械学習に必要なデータが不足するAI開発会社様向けに権利クリアなデータセットを様々なアプローチでご提供します。 人物 顔・全身データセット、感情音声データ セットなど、目的に応じたデータセットを提供 BPO企業と連携し、 全国から大規模なフィールド収集 人物撮影、音声収録など、 AI開発要件に沿ってデータを新規作成 一般家庭の冷蔵庫内 画像収集 新規撮影・収録イメージ 手書き文字の 画像収集 デ ー タ セ ッ ト 販 売 デ ー タ 収 集 新 規 撮 影 日本人人物データセット スポーツ動画データセット

事 業 紹 介 A I - B P O 事 業 （ ア ノ テ ー シ ョ ン 代 行 ） 数百社以上のアノテーション代行実績に基づくノウハウがあり、 アノテーション経験、業界理解が豊富な人材による高品質なアノテーション代行を実現します。 矩形 多角形 セグメンテーション 姿勢推定 キーポイント 点群 テキスト分類 会話コーパス 固有表現抽出 OCR AI - BPO 事例① コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① 事例②

事 業 紹 介 鹿島建設株式会社様 作業分析や安全監視AIモデルの開発において、アノテーションツール 「FastLabel」を活用した、高品質かつ低コストのアノテーション代行支援 アノテーションデータの準備に膨大な時間とコストがかかることから、本来注力する べきモデルの検討や開発に工数を割くことが難しくなっていた。FastLabelのアノ テーション代行支援により、モデルの検討時間が確保でき、AI開発の高速化を実 現。 心理的安全性分析のための正確な会議音声アノテーションデータ作成 三菱重工業様では会議における心理的安全性を高めるための取組を行っており、 会議音声の分析のために、複数人の声が混ざった音声データから話者ごと・発話ご とに音声の切り出しを実施しました。 三菱重工業株式会社様 コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② AI - BPO 事例① 事例②

単なるコンサルに留まらず、実行までをサポート AIコンサルタント AIエンジニア アノテーター AIモデルの精度改善に向けて、課題洗い出しから施策策定、施策遂行(データ準備、アノテーション、モデル開発・評価等)までを 一気通貫してサポートします。 お客様 モデル開発・評価 AIモデル 精度改善 課題整理 データ収集 FastLabel アノテーション AIモデル開発のノウハウ蓄積 課題解決 + ノウハウ提供 デ ー タ コ ン サ ル テ ィ ン グ 支 援 事 業 事 業 紹 介 事例① 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② AI - BPO コンサルティング モ デ ル 開 発 ・ コ ン サ ル テ ィ ン グ サ ー ビ ス モ デ ル 開 発 ・ コ ン サ ル テ ィ ン グ サ ー ビ ス

事 業 紹 介 データ収集からアノテーション、コンサルティングまでを一気通貫でご提供。 画像解析AIモデルの大幅な精度向上に貢献 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、ヘルスケアプラットフォーム 「X.SINCE」における食事画像解析AIの開発において、食品データの大量収集とア ノテーション作業の効率化が求められていました。FastLabelのデータ収集サービスや アノテーション代行サービスを活用することで、短期間かつ低コストで高精度なAIモデ ルを構築し、食品カテゴリの検出精度を大幅に向上させることができました。 ソニーネットワーク コミュニケーションズ株式会社様 アノテーション〜データコンサルティングまでを一気通貫して対応。 モデル精度を30%引き上げることに成功 本事例では、コンサルティングとアノテーション代行サービスの活用により、AIモデル の精度を大幅に向上させることができました。また、AIデータプラットフォーム 『FastLabel』とヘッドウォータース様の『SyncLect（シンクレクト）』を連携するこ とで、アノテーションデータ管理からモデル再学習までの自動化を実現し、AI開発 の生産性を飛躍的に向上させました 株式会社ヘッドウォータース様 事例① コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② AI - BPO 事例① 事例②

生 成 A I 開 発 デ ー タ 作 成 事 業 事 業 紹 介 FastLabel Data Factory 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① コンサルティング 事例② AI - BPO 生成AI開発データ作成支援 LLM、VLM開発におけるデータ活用をご支援。 データセット販売、RAG用のデータ作成、アノテーション代行サービスをご提供します。 権利クリアな長文テキストデータを 各種メディアから調達 図表付きドキュメントの RAGデータ書き起こし 画像・動画に対する テキストアノテーション付与 キャプショニング・ QA作成 道路状況の認識・解釈 L L M デ ー タ セ ッ ト 販 売 マ ル チ モ ー ダ ル R A G 用 デ ー タ 作 成 V L M 向 け ア ノ テ ー シ ョ ン サ ー ビ ス 経済メディア クリエイター向けメディア ドキュメントからのデータ収集にも対応 人物の表情認識、危険行動の検出

事 業 紹 介 × × 株式会社サイバーエージェント様 LINEヤフー株式会社様 2,000,000点のAI開発学習データセットを提供 採択理由 作業内容の性質上、細かな要件定義が難しかったのですが、お伝 えした目標感を踏まえて作成フロー・内容を主体的に提案・調整し ていただけました。作業スピードは迅速で、完成したデータは非常に 高品質でしたので、とても満足しています。早速、研究開発におけ るデータ利用を進めています。 採択理由 創業以来、Data-centric AI開発の支援に注力してきた FastLabelの学習データに対する知見に加え、生成AIの学習デー タとして利用可能な著作権や肖像権などに配慮した権利クリアな 画像・動画のビジュアル素材（約2.4億点）を有していることをご 評価いただき、ご採択に至りました。 NLP（自然言語処理）のデータ作成支援 生成AI開発データ作成支援 FastLabel Data Factory 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① コンサルティング 事例② AI - BPO 事例① 事例②

プ ロ ダ ク ト 事 業 事 業 紹 介 FastLabel Data Factory 画像 動画 3D マルチモーダルVLM テキスト 音声 作る 活用する 溜める あらゆる教師データの「作る」「溜める」「活用する」をワンストップで支援するプロダクト「FastLabel Data Factory」をご提供します。 高精度なAI開発に必要な大量かつ高品質な教師データの作成、管理、活用が可能になります。 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 事例② 事例① 事例② AI - BPO FastLabel Data Factory

プ ロ ダ ク ト 事 業 事 業 紹 介 「現場で圧倒的に使いやすい」 x 「コラボレーティブ」というコンセプトの元、データ収集・アノテーション・モデル開発まで 教師データ作成を中心にAI開発プロセスをワンストップでカバーする機能を提供します。 ユーザー チーム 現場で圧倒的に使いやすい 現場で圧倒的に使いやすいことで、 現場の非エンジニアでも 簡単にAI開発ができる コラボレーティブ コラボレーションが可能なプロセスやシステムがスムースに連携でき 素早く、高品質なAIを チームでつくることができる AIの民主化 事例① 事例② 事例① 事例② 事例① コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 事例② 事例① 事例② AI - BPO FastLabel Data Factory

事例① 事 業 紹 介 収穫ロボットのAIにおける教師データ作成、画像認識精度が30%向上 【農業×AI】 株式会社デンソー様 Fast Labelは、デンソー社が取り組むミニ房トマトの自動収穫ロボット開発プロ ジェクトにおいて、AI技術を用いたアノテーションデータの提供を行っています。デン ソー社では、トマトの房の位置や切断点を高精度で検出するため、アノテーション データの質の向上が求められており、これに対する効率的なソリューションを提供 事例② アニコム損害保険株式会社は、ペット保険を提供する企業として、AIを活用 したペットの健康サービスの開発を進めています。本事例では、同社が抱えて いたアノテーション業務における課題を、AIデータプラットフォーム『FastLabel』 の導入により解決 複数拠点でのアノテーション体制を構築。直感的なUIで誰でも使える ツール導入により、レントゲン画像の学習データ品質を改善 アニコム損害保険株式会社様 事例① 事例② 事例① コンサルティング 生成AI開発データ作成支援 事例② 事例① 事例② AI - BPO FastLabel Data Factory

メイン ターゲット エンタープライズ SMB 売上高500億円以上 1,479社 売上高100億円未満の企業 3,490,816社 売上高100億以上の企業 14,823社 導入実績 自動車 製造 IT・SIer 建設・インフラ 各 業 界 へ の リ ー デ ィ ン グ カ ン パ ニ ー へ の 豊 富 な 支 援 実 績

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Customer Geek お 客 様 の 成 功 が 我 々 の 成 功 で あ る 。 誰 よ り も お 客 様 の こ と を 理 解 し 、 信 頼 に 足 る 存 在 で あ り 続 け る 。 Issue Driven 世 界 レ ベ ル に 追 い つ く た め に は 、 最 速 最 短 で 成 果 を 出 す 必 要 が あ る 。 テ ク ノ ロ ジ ー の 可 能 性 を 信 じ 、 本 質 的 な 課 題 の み を 解 決 し て い く 。 No Buts 前 人 未 到 の 挑 戦 に 困 難 は つ き も の だ 。 で き な い 理 由 を 考 え る の で は な く 、 で き る 理 由 を 考 え 続 け る 。 価値観 パ ー パ ス を 実 現 す る た め に 、 私 た ち は 3 つ の V al u e を 大 切 に し て い ま す 。

代表取締役CEO 鈴木 健史 取締役 村中 崇 株式会社ワークスアプリケーションズ で、会計ERPパッケージシステムの開 発、会計SaaS立ち上げや複数の AIプロジェクトに従事した後、法人向 けフードデリバリー企業を共同創業。 その後、独立しFastLabelを創業。 社外取締役 深澤 優壽 株式会社ナックにてキャリアをスタート し、社長室所属としてBtoC営業、 加盟店運営、人事、法務、経理、 財務、IR業務に従事。その後、 Corning Japan株式会社・SB C&S株式会社を経て、2023年5 月にFastLabelに参画。 アクセンチュアにて通信・ハイテク・メディ ア・インターネット業界を中心に経営戦 略コンサルティングに約10年間携わる。 その後DeNAライフサイエンス社長に就 任する。その後国内外ベンチャー投資な どに従事、2016年にEight Roads に 参画しパートナーとしてベンチャー投資全 般を担当。 公認会計士・税理士、監査法人トーマ ツからキャリアをスタート。その後リクルー トにてアジア企業のM＆〜PMIに従事 した後、2社の上場を実現。CFO・ CHROとして人事・全社の管掌も経験 日産自動車に入社し、ボディ設計 エンジニアを担当。その後、ワークス アプリケーションズにて6年間B向け の開発を担当し、起業。その後ス タートアップにてPd Mや事業開発 を担当。2023年よりFastLabel へ参画 執行役員CPO 内田 修平 三菱電機株式会社にて、経営企 画・営業企画業務に従事。その後 日本アイ・ビー・エム株式会社にて エンプラ向け戦略・ITコンサルティン グ業務に従事。その後FastLabel に入社。アノテーション事業及び データセット事業の立ち上げを担当。 執行役員COO 藤原 宏貴 常務監査役 三橋 秀一 経営体制

選 考 フ ロ ー お 互 い フ ィ ッ ト す る か の マ ッ チ ン グ を 図 り ま す STEP1 STEP2 STEP2 STEP4 書 類 選 考 部 門 責 任 者 面 接 （ 課 題 あ り ） 役 員 面 接 オ フ ァ ー 2 〜 3 週 間 程 度

社名 FastLabel株式会社 / FastLabel Inc. 代表者 鈴木 健史 設立日 2020年1月23日 従業員 82名（うち役員4名、正社員54名） 本社 〒163-0224 東京都新宿区西新宿2-6-1 新宿住友ビル24階 資本金 1億円 事業 AI開発プロセス全体を包括的に支援するソリューション （AIデータプラットフォーム、プロフェッショナルサービス） URL https://fastlabel.ai/ 株主

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