課題
高齢ドライバーの安全な運転をどう支えるかは、自動車業界にとって大きなテーマです。お客様は、日々の運転の様子から認知機能の変化を推定できるモデルの開発を進めていました。
このモデルに必要なのは、実際の高齢ドライバーが運転したデータです。ところが、条件を満たす被験者を集め、安全に配慮しながら実験を行い、使える形でデータを残すには、多くの段取りと現場対応が必要でした。データがなければモデル開発は一歩も進みません。
支援内容
Nextremerは、データ収集の段取りからアノテーションまでを一貫して担当しました。
- 高齢ドライバーの走行データを集めるため、被験者の募集を実施
- 実験当日は現地でサポートに入り、走行データの収集を確実に進行
- 収集した走行データを分析し、モデルの学習に必要なアノテーションを付与
被験者への説明や実験の進行など、人が関わる工程はデータ品質に直結します。現場に立ち会うことで、記録漏れや条件のばらつきを抑えています。
成果
被験者募集から収集・分析・アノテーションまでを一手に引き受けたことで、認知機能推定モデルの開発に使える走行データを整備しました。
データ収集とアノテーションを別々の会社に頼む場合に生じがちな、仕様の伝達ロスや手戻りを避けられた点も、一貫支援ならではの効果です。
