【概要】

　自動運転システムの人工知能（AI）基盤には高品質な教師データが大量に必要となりますが、従来のような労働集約型の教師データ作成方法では、教師データの不足や品質の問題により自動運転AIの研究開発が進まないという課題がありました。

　東京大学大学院情報理工学系研究科の加藤真平准教授は、自動運転AIの開発に不可欠な教師データ作成のための3次元アノテーションツール「Automan」をFastLabel株式会社、株式会社 Human Dataware Lab.と共同で開発し、2022年1月21日午後3時（日本時間）にオープンソースとして公開します（ https://automan.ai/）。「Automan」は従来、単一機能として設計することが一般的であった3次元アノテーションを自動運転システム全体のContinuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD)（注1）に組み込むことができるインターフェースを持ち、ウェブブラウザ等のアプリケーションを用いて誰でも無償で利用できることで、自動運転の領域においてAIの研究開発の加速が期待できます。

■発表のポイント

◆ 自動運転AIの開発に不可欠な教師データ作成のための3次元アノテーションツール「Automan」を共同開発し、オープンソースとして公開する。

◆ 3次元アノテーションを単一機能として提供するのではなく、自動運転システム全体のContinuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD)に組み込むことができるインターフェース設計を行った。

◆ オープンソースとして公開することにより、誰でも無償で利用でき、自動運転の領域においてAIの研究開発の加速が期待できる。

（注1）ソフトウェア開発において、ビルドやテスト、リリース、デプロイなどの工程を専用のツールなどを用いて自動化し、開発の効率化や省力化、本番環境への迅速な反映を図る手法のこと。