Nexdata、自動運転を支えるデータ構築の課題と解決策をMLOps勉強会で発表
Nexdata（Datatang株式会社）は、2026年1月20日に開催される第60回MLOps勉強会で、自動運転技術を支えるデータの収集とアノテーション（データに意味付けをする作業）に関する最先端の知識と、現場で役立つ解決策を解説します。
自動運転技術が進化する中で、車が賢く判断するためには、質の高いデータがとても重要になります。しかし、そのデータを準備する過程には、さまざまな技術的な課題が存在します。今回の講演では、Nexdataが実際のプロジェクトで経験した課題と、それをどのように乗り越えてきたかが、具体的な例を交えながら語られます。
MLOps勉強会とは？
MLOps勉強会は、「機械学習」というAI技術を開発し、実際に使えるようにするための全体的な流れ（データ準備、モデル開発、運用など）について、技術や知識を深めるための集まりです。
機械学習モデルがビジネスで使われるようになるにつれて、一度作ったモデルを継続的に管理し、うまく動かし続けることが新しい課題となっています。この勉強会では、業界の専門家たちが最新の事例を発表し、情報を共有することで、MLOpsの分野が発展しています。
イベント概要
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名称：第60回 MLOps 勉強会
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開催日時：2026年1月20日（火）19時～
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会場：オンライン（申し込み後に参加URLが送られます）
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主催：MLOps
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登壇者：Datatang株式会社 山根 慎平
タイムスケジュール
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19:00 ～ 19:10：はじめに MLOps勉強会事務局
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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
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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
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19:50 ～ 19:55：Q&A
講演で得られる知識
この講演に参加すると、自動運転開発の現場で役立つ、次のような知識を学ぶことができます。
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自動運転レベルと認識技術の進化
- 2Dの画像認識から、3Dの点群データ（空間の形を表すデータ）、そしてE2E（エンドツーエンド）と呼ばれるAIが全体を判断する仕組みまで、自動運転の認識技術がどのように進化したかを詳しく知ることができます。
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自動運転データ収集の課題と解決策
- センサーを選ぶ方法や、LiDAR（光を使ったセンサー）とカメラの時間を正確に合わせる技術など、現場で役立つ具体的なデータの集め方や準備のコツが紹介されます。
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アノテーションの現実
- 自動運転の精度を高めるために必要な、新しいアノテーション技術（データに「これは車」などの情報をつける作業）や、その導入方法について解説されます。2D/3Dの目標検知、点群のセグメンテーション（データの領域を分ける作業）、高精度な地図のための車線ラベリング、そしてVLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーションといった、さまざまなアノテーションの要点や品質管理の課題が説明されます。
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外部委託における注意点と回避策
- データ準備作業を外部に依頼する際に、仕様がはっきりしないことで手戻りが発生するのを防ぐ方法や、委託先の選び方、受け入れの基準を明確にする方法が学べます。
この講演は、自動運転の開発に携わる機械学習エンジニアやロボット研究者、データチームのリーダーにとって、データがAIの性能にどう影響するかを理解するための、実践的な内容となっています。
Datatang株式会社（Nexdata）について
「Datatang株式会社」は、現在「Nexdata」というブランド名で事業を展開しており、最新のAIデータサービスとソリューションを提供しています。
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社名：データ・タング株式会社（Datatang株式会社）
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ブランド名：Nexdata（ネクスデータ）
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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
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設立：2020年2月
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資本金：5000万円
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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
詳細については、以下のリンクから確認できます。
