データの品質は依然としてAIプロジェクトが直面する最大の課題の1つだ。アメリカのデータラベリングスタートアップAlegionは、RHS Investmentsが主導するシリーズAの資金調達ラウンドで1200万ドルを調達した。

同社は、巧妙なアルゴリズムと人間の専門知識を組み合わせて、機械学習プロジェクトで使用するデータセットを準備している。そのうえで、Alegionは、アクティブラーニングの拡張にお金を使うと述べた。これにより、退屈で反復的なデータラベル付けタスクに費やされる人間の時間を最小限に抑えることが可能となる予定だ。