コラム
column
データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？仕事内容・スキル・キャリアパスを徹底比較
データを活用した経営判断が企業の成長を左右する時代となり、「データアナリスト」と「データサイエンティスト」という職種への注目が高まっています。両者は名称が似ているため、「何が違うのか」「自分はどちらを目指すべきか」と迷う方も多いのではないでしょうか。両者の共通点から8つの観点での違いまで、これからデータ分野でのキャリアを考える方に役立つ情報を体系的に解説します。
2025.12.22
データサイエンティストとは？仕事内容・必要なスキル・キャリアパスを徹底解説
データサイエンティストは、単なるデータ分析者ではありません。統計学や機械学習の知識を駆使しながら、ビジネス課題の本質を見抜き、経営戦略に貢献する専門職です。データサイエンティストの定義から具体的な仕事内容、必要なスキル、データアナリストとの違い、キャリアパス、そして将来性まで、これからデータサイエンティストを目指す方に必要な情報を体系的に解説します。
2025.12.22
強化学習とディープラーニングの関係性とは？AI技術の基礎から実用例まで徹底解説
近年のAI技術の進化は目覚ましく、自動運転やゲームAI、ロボット制御など、さまざまな分野で実用化が進んでいます。その背景には「強化学習」や「ディープラーニング」といった機械学習技術の発展があります。強化学習とディープラーニングの基礎から両者の関係性、そして実際の活用事例まで、AI開発に携わる方にもわかりやすく解説します。
2025.12.22
画像セグメンテーションとは？画像処理における役割と他技術との違いを解説
画像セグメンテーションは、画像をピクセル単位で複数の領域に分割し、各領域に意味を持たせる画像処理技術です。単純な画像分類や物体検出とは異なり、物体の形状や境界まで正確に把握できる点が最大の特徴といえます。本記事では、画像セグメンテーションの基礎知識から、他の画像認識技術との違い、3つの種類、処理手法、そしてアノテーションの重要性まで、体系的に解説していきます。画像処理技術に携わる方々の参考になれば幸いです。
2025.12.22
AIセグメンテーションとは？3つの種類と活用事例、アノテーション課題を解説
セグメンテーションは、画像をピクセル単位で分割し、物体の形状や境界まで正確に把握できる画像認識技術です。従来の物体検出技術では実現困難だった詳細な解析が可能となり、さまざまな産業での実用化が加速しています。AIセグメンテーションの基礎知識から、セマンティック・インスタンス・パノプティックという3つの種類の違い、具体的な活用事例、そしてアノテーション作業における課題と対策まで、体系的に解説します。
2025.12.22
アノテーションにおけるセグメンテーションについて解説！画像／動画学習における重要性
物体の境界を正確に識別したり、複雑な形状を認識したりするAIを構築するには、「どこに何があるのか」を細かく教え込んだ学習データが欠かせません。そのとき重要な役割を果たすのが、画像や動画の領域を細かく区切ってラベルを付ける セグメンテーション という手法です。
2025.12.08
アノテーション自動化の始め方！AI導入でデータ作業を効率化する方法と注意点
AI開発の現場では、アノテーション作業が大きなボトルネックとなっています。高精度なAIモデルを構築するには膨大な量の教師データが必要ですが、人手による作業には限界があります。そこで注目されているのが、アノテーションの自動化です。
2025.12.08
アノテーションデータとは？高精度AIを実現するためのアノテーションのやり方
AI開発の現場では、「どれだけ優れたアルゴリズムを用意しても、データの質が低ければ精度は上がらない」という原則が広く知られています。AIモデルが正しく学習するためには、正確にラベル付けされたデータ、すなわち「アノテーションデータ」が不可欠です。
2025.12.08
アノテーションとは？機械学習を支えるデータ作成の仕組みと具体的な事例
近年、AI技術の発展により、さまざまな業界で機械学習を活用したシステムが導入されています。自動運転、画像認識、音声アシスタント、医療診断支援など、私たちの生活を支える多くのサービスが機械学習によって実現されています。しかし、こうした高精度なAIシステムを構築するためには、膨大な量の「教師データ」が必要です。そして、その教師データを作成する工程こそが「アノテーション」です。
2025.12.08
データエンジニアリングの基礎とは？仕組み・役割・導入のポイント
企業が保有するデータは日々増加し続けており、その活用が競争優位性を左右する時代となりました。しかし、データをただ蓄積するだけでは価値を生み出せません。データを価値ある情報として活用するためには、適切な仕組みと管理体制が不可欠です。そこで重要な役割を果たすのが「データエンジニアリング」です。
2025.12.05
アノテーション業務とは？作業の手順や進めるうえでの注意点を紹介
アノテーション業務とは具体的にどのような作業なのか、どのように進めればよいのか、詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。アノテーション業務の基礎知識から必要になる場面、具体的な作業手順、そして進める上での注意点まで幅広くご紹介します。ぜひAI開発やデータ活用の参考にしてください。
2025.11.10
データエンジニアリングとデータサイエンスの違いや関係性について解説
データエンジニアリングとデータサイエンスは、それぞれ異なる専門性を持ちながらも、互いに補完し合う重要な関係にあります。両者の概要から具体的な違い、関係性、そして活躍する分野まで詳しくご紹介します。ぜひデータ活用の推進や人材育成の参考にしてください。
2025.11.10
データエンジニアリング力とは？必要性や高める方法について
データエンジニアリング力とは具体的にどのような能力なのか、どのような場面で必要とされるのか、詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。データエンジニアリング力の基礎知識から必要性、活用される分野、そして自社の力を高める方法まで幅広くご紹介します。ぜひデータ活用戦略の参考にしてください。
2025.11.10
AIアノテーションとは？意味や重要性、機能をわかりやすく解説
機械学習モデルの性能は、学習データの質に大きく左右されるため、正確なアノテーション作業が欠かせません。しかし、AIアノテーションとは具体的にどのような作業なのか、どのような種類があるのか、詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。AIアノテーションの基礎知識から具体的な種類、そして専門企業に依頼するメリットまで幅広くご紹介します。
2025.11.10
データラベリングとは？意味や方法、活用される分野について解説します
機械学習モデルの性能は、学習に使用するデータの質によって大きく変わるため、正確なラベリング作業が欠かせません。AIの普及が増加している昨今、その精度を左右する重要な工程としてデータラベリングが注目を集めています。データラベリングの基礎知識から具体的な方法、活用分野、そして外注するメリットまで幅広くご紹介します。
2025.11.10
「データエンジニアリング」の歴史について調べてみた。
ブライセンが創業40期、AID部門設立から10年という節目を迎えるにあたり、あらためて「データエンジニアリング」という言葉がどこから生まれ、どのように発展してきたのかを調べてみました。1950年代の黎明期から、関係データベースの誕生、ビッグデータ時代の到来、そしてクラウドやAIの進化を経て現在に至るまでの流れをご紹介します。
2025.07.17
2025年「データエンジニアリング」にとってどんな年になる？
2025年のデータエンジニアリング分野が直面する変革に焦点を当て、AIと機械学習のさらなる統合、データラングリングの自動化、データメッシュの普及といった進化する技術トレンドを詳細に解説します。この動向が業界にどんな影響を与えるか、具体的な例とともに探ります。
2025.03.10
「データエンジニアリング」における2024年の振り返り
2024年は世間的にも変化の激しい年となり、ブライセンも「データエンジニアリング事業者」として事業を進化させました。国外展開や新サービスを拡充し、上流工程からの提案も強化。2025年にはHPを刷新し、さらなる発展を目指します。
2025.01.31
製造業における「データエンジニアリング」とは？？
AIデータセントリック部では、アノテーション事業を通じ「データの価値化」に取り組んでいます。基調講演では製造業におけるデータエンジニアリングの課題を紹介し、目的に沿ったデータ収集の重要性についてお話させていただきました。
2025.01.31
「データ」＋「エンジニアリング」とは？？
AIデータセントリック部では、10年間のアノテーション事業を通じて「データの価値化」に取り組んできました。近年、「MLOps」や「データエンジニアリング」といった概念が普及し、データ活用の重要性が高まる中、これまでの経験を活かせる機会が増え、期待が高まっています。
2025.01.31
2024年は色々と変革の年になりそう！！
OpenAI Japanの設立により、第4次AIブームの本格化を感じています。インターネット誕生から30年が経ち、2024年は新たな変革の年になると考えています。これを機に、アノテーション事業の発展と新サービスの展開を進めてまいります。
2025.01.31
アノテーション事業10周年を迎えました！
ブライセンのアノテーション事業は開始から10年で国内トップシェアを獲得しました。第三次AIブームの影響で需要が拡大し、定量・定性データの重要性を実感。今後は「データセントリック」に関わる新サービスの開発を進めてまいります。
2025.01.29
アノテーションの外部委託のメリットとは？委託先サービスの種類や会社の選定ポイントをご紹介
AI開発を進めるにあたってアノテーションの業務が必要であるものの、どのように実施すれば良いか迷っていませんか。今回は、これからアノテーションをおこなおうとしている方に向け、アノテーション業務の一般的な進め方やアノテーションを外部委託するメリット、委託先の種類や選定のポイントをご紹介します。
2024.06.26
MLOpsのフレームワーク・ツールとは？種類やサービス選定時の注意点をご紹介
近年、MLOpsという言葉をよく目にするようになりました。AIモデル開発がさかんにおこなわれる中で、自社でも取り入れたいとお考えの方もいらっしゃるかと思います。今回は、MLOpsの実践に役に立つフレームワークやツールの概要や種類をご紹介します。またサービスを選定するときの注意点も合わせて解説しますので、ぜひお役立てください。
2024.06.26
マルチモーダルAIとは？歴史から活用事例までご紹介！
近年、話題になり、さらに進化し続けているOpenAI社のChatGPTをはじめとしたマルチモーダルAI。その活用の幅は広く、AIの可能性を広げています。今回は、マルチモーダルAIの特徴や歴史、活用事例などをご紹介します。ぜひ今後のAI開発や活用にお役立てください。
2024.06.26
ブライセンのAIアノテーションサービスについて
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アノテーション・AI制作に関するご相談、お見積り、情報収集など
まずは、お気軽にお問い合わせください
Tel 03-6264-7222（平日9:00～18:00）