自動運転技術の進化とともに、データの質と収集プロセスがモデル性能を大きく左右しますが、これらの背後には数多くのエンジニアリング課題が存在します。本講演では、Nexdataが実際のプロジェクトで直面した課題とその解決策を実務の視点から詳細にお伝えします。
MLOps勉強会とは
MLOps勉強会は、データ前処理、モデル開発、デプロイ、運用など機械学習ライフサイクルを包括的な技術および知見を深めるためのグループです。機械学習モデルのビジネス適用が進む中で、デプロイ後の多くのモデルを継続的に管理、運用するという新たなチャレンジがでてきており、このテーマでの議論もよく聞かれるようになってきました。これに伴い、MLOpsの分野では業界横断的な技術コミュニティが形成され、先駆的な事例の講演を通じて最先端の情報共有が行われています。
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イベント概要
名称：第60回 MLOps 勉強会
開催：2026年1月20日（火）19時～
会場：オンライン ※申し込み後にURLが送られます
主催：MLOps
登壇者：Datatang株式会社 山根 慎平
タイムスケジュール
19:00 ~ 19:10 はじめに MLOps勉強会事務局
19:10 ~ 19:30 「自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践 ―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策―」 山根 慎平
19:30 ~ 19:50 「LLMによる求人リスク予測とそれを支えるPromptOps」 矢田 宙生 様
19:50 ~ 19:55 Q&A
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本講演に参加すると、以下のような実務に役立つ知識を得られます：
自動運転レベルと認識技術の進化
2D画像認識から、3D点群、E2E推論環境認識アーキテクチャまでの進化を詳しく解説
自動運転データ収集の課題と解決策
センサー選定からトリガー同期方式まで、実際の現場で役立つ具体的な準備方法。LiDARとカメラの時間同期や空間キャリブレーション、精度高いデータ収集のための実践的ノウハウ。
アノテーションの現実
自動運転の精度向上に欠かせない、新しいアノテーション技術とその導入方法。具体的には、2D/3D目標検知、点群セグメンテーション、HDマップ向け車線ラベリング、そしてVLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーションまで、各タスクの要件・スケール・品質課題を解説。
外注運用における落とし穴と回避策
仕様不明確による再作業の防止、ベンダー選定基準と受け入れ基準の明確化
自動運転開発に携わる機械学習エンジニア・ロボティクス研究者・データチームリーダーにとって、データの現場がモデル性能をどう決定づけるかを理解するための、実務寄りの知見が詰まった内容です。
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Datatang株式会社について
「Datatang株式会社」は現在「Nexdata」のブランドとして事業を展開し、最新のAIデータサービスとソリューションをご案内いたします。
社 名 ： データ・タング株式会社（Datatang株式会社）
ブランド名：Nexdata（ネクスデータ）
所在地 ： 東京都千代田区神田淡路町2-105ワテラスアネックス6階
設 立 ： 2020年2月
資本金 ： 5000万円
事業概要：AI学習データ提供事業（自社データ・カスタマイズデータ）
AI学習データの収集・アノテーション ・プラットフォーム提供事業
詳しくはこちら：
https://jp.nexdata.ai/
自動運転の支援事例はこちら：
https://jp.nexdata.ai/company/resource
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