AIデータサービス
多言語AI開発の成功は、データの『質』で決まる。
世界基準のデータ基盤を、貴社のAIへ。
株式会社アットグローバルは、23年以上の翻訳実績と現地インサイトを活かし、AI活用に不可欠な「データそのものとデータ運用」をご提供します。低リソース言語から主要言語まで、モデルに即投入できる高精度な多言語データ基盤の整備・品質管理を一気通貫で支援します。
ISO 27001（ISMS）｜ ISO 17100（TSP）
多言語データ構築について
こんなお悩み、ありませんか？
データ収集
自社AIを多言語展開したいが、特定言語（マイナー言語・現地の言葉）の良質な学習データが集まらない。
データ品質
データに文字化けや表記揺れが多く、そのままLLMに学習させると精度が落ちてしまう。
品質保証
官公庁や大企業向けの案件で、データの取扱いや検収基準、権利処理について厳密な説明責任が求められている。
管理
複数のステークホルダーが絡むAI開発で、データ整備やアノテーション側の進行管理・実務調整が追いつかない。
その課題、アットグローバルのAIデータサービスが解決します。
弊社は「設計」「品質保証」「プロジェクト推進」をトータルで担当し、貴社のAI開発が最短距離で成果に到達できる環境を構築します。
01
【短期立ち上げ】多言語・低リソース言語に強い
対象言語のデータ棚卸しから、クレンジング、AI学習に最適なフォーマットでの提供までを一気通貫で設計・実行します。特有の課題（表記揺れ、文字化けなど）が多い低リソース言語においても、言語特性を踏まえた初期設計を行い、AIがすぐに活用できる高精度なコーパスを迅速に立ち上げます。
02
【品質・運用設計】説明責任を果たす検収可能な品質
「単にデータを集める」だけではありません。QC指標の設定、レビュー基準の明確化、誤り分析から是正ループに至るまで、品質保証プロセスを運用として確実に行います。官公庁や大企業様の案件で求められる厳格な検収基準や、「なぜこのデータなのか」という説明責任にしっかりと耐えうる成果物をご提示します。
03
【実務ハブ機能】AI開発を加速させるマネジメント
複数社が連携するコンソーシアム型のプロジェクトにおいても、当社が実務調整、進行管理、成果物の整合性担保を担うハブとして機能します。データ準備やラベリングに関わる煩雑なマネジメントをすべて引き受けることで、「AI開発チームがコアな開発業務のみに集中できる状態」を構築します。
具体的なAIデータサービス内容
AI学習・評価の精度に直結する各工程をパッケージ化しました。必要な工程のみ個別に依頼することも、全工程を一括でお任せいただくことも可能です。
データ収集・整形（Data Acquisition & Preparation）
目的：モデルやアプリに即投入できる「学習・評価可能なデータ資産」の構築
提供内容:
データソース棚卸し・要件定義
目的、言語、ドメイン、禁止領域の明確化
収集・統合・権利処理
顧客提供データの取り込み、公開データ調達の設計支援、クローリング、およびデータライセンス・権利処理のパッケージ提供
データ拡張・合成データ生成
不足している学習データの増幅や、LLM等を用いた多様な合成データの生成によるカバレッジ向上
前処理・クレンジング
正規化、重複排除、ノイズ除去、データ分割（Train/Val/Test）、メタデータ付与
機微情報の制御
匿名化・PII（個人情報）マスキング方針の策定と処理
データ提供基盤の構築
整備したデータを安全に運用するためのデータカタログ、アクセス制御、監査ログ機能などの提供
主な成果物:
最適フォーマットのデータセット（JSONL/CSV/Parquet等）、データ辞書（スキーマ・品質指標）、処理仕様ログ
KPI例：
重複率、欠損率、PII混入率、ドメイン/言語カバレッジ、再現性（同処理で再生成可）
注釈付け・ラベリング（Annotation & Labeling）
目的：学習や評価の基準となる高品質な「正解データ」の大量・安定供給
提供内容:
ラベル体系（Taxonomy）設計支援
カテゴリ、定義、境界事例の策定
アノテーション実施
テキスト・画像・音声のいずれも設計可能
2段階レビュー（四眼原則）
Annotator → Reviewer → Adjudicator（難例裁定）
ガイドライン運用
多言語のスタイルガイド・用語集運用（ブランドトーン、敬語、禁止表現）
主な成果物:
ラベル付きデータ、運用ガイドライン（定義・例外・NG例）、品質レポート（注釈者間一致率[IAA]などを含む）
KPI例：
IAA（注釈者間一致：Cohen’s kappa等）、再注釈率、レビュー差し戻し率、納期遵守
評価データ・モデル評価（Evaluation Data & QA for LLM）
目的：AIモデル・プロンプト・システムの品質を客観的に「測れる状態」にする
提供内容:
ベンチマーク/テストセット作成
ユースケース別・難易度別のベンチマーク（レッドチーム観点含む）
ルーブリック設計
正確性、指示遵守性、根拠の有無、トーン、安全性などの採点基準策定
人手評価運用
専門家やネイティブスピーカーによる採点・コメント・要約
主な成果物:
評価セット、採点基準、評価結果（スコア＋根拠コメント）、エラーカタログ（頻出エラーの類型化）
KPI例：
評価の再現性（同条件で同傾向になる）、評価者の一致、重大欠陥検出率
アットグローバルが選ばれる理由
株式会社アットグローバルには、20年以上の翻訳・言語サービス事業で培った独自の強みと、世界60の国や地域に及ぶネットワークがあります。
01
グローバル拠点体制と現地専門知識
日本人PMが窓口として一元対応しながら、現地の文化・法体系・行政用語に精通したネイティブスペシャリストと連携。直訳・機械翻訳では得られない、AI評価に必要な「文脈とニュアンスを理解したデータ品質」を実現します。
02
23年以上の翻訳実績に基づく強固なリソース体制
翻訳事業を通じて構築したグローバルネットワークにより、データ市場がほぼ存在しない低リソース言語でも大量のデータ・アノテーターの確保が可能です。突発的なボリューム増加にも柔軟に対応します。
03
国際認証に基づく堅牢なセキュリティと品質
機密情報や個人情報を厳格に保護し、翻訳サービスの国際規格に適合した最高水準の品質管理プロセスを実施しています。
ISO 27001（ISMS）
ISO 17100（TSP）
AIの多言語対応におけるデータ整備の課題について、
まずはお気軽にご相談ください。
どんな些細なご相談でも構いません。
アットグローバルは、貴社のAI開発が一歩先へ進むための、最適なデータ基盤構築をご提案します。
