Encordはどんな会社か
さらに、Encordはロンドンを拠点とするAIデータインフラ企業で、機械学習モデルの訓練に使うデータのラベリング（アノテーション）プラットフォームを提供している。画像、。動画。テキスト、音声など多様なデータ形式に対応しており、特にコンピュータービジョン分野での評価が高い。
さらに、2020年に設立されて以来、。また、急速に成長を続けており。特に、医療画像の解析やロボティクス、自動運転など、高精度なアノテーションが求められる領域で多くの導入実績がある。
実際に、AIにとってデータラベリングが重要な理由
なお、AIモデルの性能は結局のところ、。加えて、学習データの質に大きく左右される。具体的には、いくら優れたアルゴリズムを使っても。つまり、ラベルが不正確だったりノイズが多かったりすれば、モデルの精度は上がらない。したがって、「Garbage in, garbage out」という格言はAIの世界でもそのまま当てはまる。
特に大規模言語モデル（LLM）の時代になって。一方で、大量かつ高品質なデータの確保がこれまで以上に重要になっている。OpenAIやGoogleが膨大なリソースをデータ収集とクレンジングに投じているのもそのためだ。
資金調達と成長戦略
その結果、Encordは複数回の資金調達ラウンドを成功させており、。CRV。例えば、Y Combinator出身の投資家などから出資を受けている。このように、調達した資金は、プラットフォームの機能強化とチーム拡大に充てられている。
特に力を入れているのが、AIを活用したアノテーション自動化だ。それに加えて、従来は人手に頼っていたラベリング作業を、。。同様に、AIが下書きし、人間がレビュー・修正する「Human-in-the-loop」方式に転換することで、作業効率を大幅に向上させている。
競合との比較
とはいえ、データラベリング市場にはScale AI、Labelbox、V7、。。むしろ、Supervisely、Appen、Amazon SageMaker Ground Truthなど多数のプレイヤーが存在する。要するに、Scale AIはOpenAIやMeta向けの大規模ラベリングで知られ、LabelboxはMLOps統合に強い。
また、Encordの差別化ポイントは、。。エンタープライズ向けのセキュリティ機能と、医療・ライフサイエンスなど規制の厳しい業界への対応力だ。HIPAA準拠やオンプレミスデプロイに対応している点は、センシティブなデータを扱う企業にとって大きなメリットとなる。
2025年のデータラベリング市場
生成AI（Generative AI）ブームの追い風を受けて、。。データラベリング市場は急拡大している。Grand View Researchのレポートによれば、市場規模は2030年までに100億ドル超に達すると予測されている。
特に注目されているのが、。。マルチモーダルデータ（テキスト＋画像＋音声の組み合わせ）のアノテーション需要だ。GPT-4oやGeminiのようなマルチモーダルAIの台頭により、従来のテキストだけ・画像だけのラベリングでは不十分になりつつある。
Encordを試すには
Encordに興味がある方は、Encord公式サイトでデモやトライアルを申し込める。競合のScale AIと比較検討するのもよいだろう。
AIデータ基盤に関連する記事として、OpenAI o1の仕組みやフェデレーテッドラーニングの解説も参考になる。さらに、GraphRAGの仕組みではAIデータ活用の別の切り口を紹介している。
まとめ
AIの性能向上において、。データの質を担保するラベリング基盤はますます重要になっている。Encordのようなスタートアップが大手から資金を集められるのは。この分野の将来性が高く評価されている証拠だ。AIモデルの開発競争が激化するなか、データインフラを制する者がAI市場を制する可能性は十分にある。