Epigos AI
Epigos Ltd · 画像
Epigos AIはコンピュータビジョン・プラットフォームだ。画像データの整理とアノテーション、ホストGPUでのモデル学習、APIやエッジデバイスへの配備までを一つの流れでこなす。
Epigos AI について
About
Epigos AIとは
Epigos AIは、米国と欧州の企業向けに画像認識システムを手がける小規模な研究開発企業、Epigos Ltdのノーコード・コンピュータビジョン・プラットフォームである。本来は別々のツールに分かれる四つの作業を一つにまとめている。画像データセットの保管とバージョン管理、アノテーション、モデル学習、そして学習済みモデルを実際のトラフィックに晒すところまでだ。
埋めているのは、プロトタイプと本番運用のあいだにある穴である。検出器を学習させること自体は、たいていのチームができる。難しいのは、データセットを版ごとにきれいに保つこと、画像が変わったら学習し直すこと、工場のカメラから推論結果を返すことだ。Epigosはこの中間層を月額契約として売り、アノテーション、学習、推論の利用量をクレジットで数える。
限界は先に知っておきたい。扱うのは画像だけであり、テキストや音声、表形式データには向かない。モデルライブラリは最先端の研究ではなく実績のあるアーキテクチャが中心だ。公開プランを超える規模は営業との相談になり、企業向けアカウントを自分で作ることはできない。
導入の流れ
- epigos.aiでアカウントを作る。無料プランはクレジットカード不要で、データセット画像1,000枚が付く。
- 画像をプロジェクトにアップロードし、訓練・検証・テストに分ける。バージョン管理が以前の状態を保持する。
- ブラウザのエディタで手作業のアノテーションを行うか、自動ラベリングを走らせて提案を修正する。
- タスク種別とベースモデルを選び、ホストGPUで学習を開始する。実行ごとに学習クレジットを消費する。
- 学習済みモデルをエンドポイントとして公開し、REST APIやPython SDKから呼ぶ。あるいはJetsonボードやRaspberry Piへ書き出す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- カメラ映像を抱えた運用チーム。倉庫や農場、生産ラインはすでに画像を生んでいる。必要なのは検出器であって、機械学習部門の新設ではない。
- 小規模企業のデータサイエンティスト。データセット、学習、エンドポイントを一人で回せる。社内に視覚モデルを本番投入した経験がある人がいない状況では大きい。
- 画像案件を請ける代理店やコンサルティング会社。案件単位の構成とデータラベリングサービスがあるため、動くモデルを顧客に渡しやすい。
タスク
- 生産ラインの不良検出。バウンディングボックスのラベルとホスト学習で、傷や凹み、欠品を検出するモデルができる。
- 商品写真の分類。カテゴリのアノテーションは分類作業に使える。果物の等級分けやカタログ画像へのタグ付けがその例だ。
- カメラやドローンの映像から物体を数える。推論APIがボックスとラベルを返すので、車両や人、家畜の数を自社システムで集計できる。
- ノートPCからプロトタイプを出す。書き出したモデルはJetsonやOAKカメラで動く。小規模チームにとって最も難しい工程はここだ。
シーン
- 小売店の棚監査。店員が棚を撮影し、モデルが欠品や陳列の乱れを確認する。
- 医療画像での事前検証。医療画像ファイルを受け付けるため、診療所や研究グループはベンダーと契約する前にスキャン画像でモデルを試せる。
- ドローンによる農地の点検。空撮画像をまとめてアノテーションし、学習済みモデルを現場のエッジ機器で動かす。
主な機能
データセット管理
プロジェクトは画像の集合を保持し、表示・並べ替え・絞り込みができる。訓練・検証・テストの分割比率も設定可能だ。バージョン管理が以前のスナップショットを残すので、再学習のたびに比較の基準が黙って変わることはない。Python SDKを使えばブラウザで一枚ずつドラッグする代わりにスクリプトで一括アップロードできる。単発の実験と繰り返せる仕組みの差はここで決まる。
ブラウザでの画像アノテーション
エディタはバウンディングボックスとカテゴリのアノテーションに対応する。承認の工程があり、二人目がラベルを確認してから学習に回せる。技術背景のない担当者にも任せられる作りだ。枠を描き、名前を付け、送信し、確認者が承認する。この工程の速さが案件の日程を決める。データアノテーションが作業時間の大半を占めるからだ。
自動ラベリング
自動ラベリングはGroundingDINOやFlorence-2、PaliGemmaといったオープン語彙モデルを画像に走らせ、ラベルを提案する。一枚でもまとめてでも実行でき、ヒントとなるラベルをいくつか与えて誘導し、結果を承認または修正する。無料プランを含む全プランで使える。例外ケースで人の確認を省けるわけではないが、数千枚の最初の仕分け作業は確実に減る。
ホストGPUでのモデル学習
学習はEpigos側のハードウェアで動き、実行ごとにクレジットで課金される。自前のGPUクラスタは要らない。ライブラリは実績のあるアーキテクチャに絞られ、開始、監視、結果比較、採用版の保持までライフサイクル全体を覆う。インフラを持たないチームにとって、面倒な構築作業が消える意味は大きい。
APIとエッジデバイスへの配備
学習済みモデルはホストされたエンドポイントとして提供でき、RESTリクエストやPython SDKから呼べる。返るのはラベル、信頼度、ボックスの座標だ。書き出しはさらに広い。同じモデルがNVIDIA Jetson、iOS端末、OAKカメラ、Raspberry Pi、ブラウザ上で動く。カメラのある場所でモデルを動かせるのかという定番の問いに、この範囲が答えになる。
データラベリングサービス
自社でアノテーションする時間がない場合、Epigosはラベリング自体をサービスとして販売する。自社のラベラーと領域の専門家が、公表されたセキュリティ基準のもとで作業する。画像を送ればラベル付きデータセットが返り、エンジニアはモデルに集中できる。ソフトウェアの月額契約を外部委託の業務フローに変える部分だ。
メリットとデメリット
メリット
- 一つの契約でバージョン管理、アノテーション、学習、推論までまかなえる。三社を繋ぎ合わせる必要がない。
- 自動ラベリングが無料プランでも使えるため、支払う前に道具の感触を確かめられる。
- エッジへの書き出しがJetson、iOS、OAKカメラ、Raspberry Piに届く。クラウド専用の視覚APIより守備範囲が広い。
- データラベリングサービスは、画像の量が作業時間を上回るチームにとって現実的な選択肢になる。
- Python SDKとREST APIがあるので、予測を既存アプリに繋ぐ作業で詰まりにくい。
デメリット
- セルフサービスで契約できる企業向けプランがない。プロジェクト20件、画像50,000枚を超えると営業との交渉になる。
- 学習クレジットは実行ごとの消費で、失敗した実験でも引かれる。試行回数が増えると費用も積み上がる。
- 画像専用だ。テキストやライブ映像、表形式のモデルには別のツールが要る。
- ドキュメントが薄い箇所があり、初めて触る人はどのタスク種別が自分の問題に合うのか探すのに一日使うことがある。
よくある質問
モデルのライフサイクル全体を扱うコンピュータビジョン・プラットフォームだ。画像データセットのアップロードとバージョン管理、手作業または自動でのアノテーション、ホストGPUでの学習、APIエンドポイントやエッジ機器への配備までを担う。
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