データワークフロー

アノテーション作業を、レビュー・学習・書き出し・納品まで続く再利用可能な循環へ変える

TjMakeBot は、プロジェクト受付、AI 事前ラベリング、人手レビュー、学習への引き渡し、書き出し、納品サマリーを一つの生産ループにまとめ、バラバラな道具の継ぎ接ぎを不要にします。

AI 事前ラベリングレビューのチェックポイント学習 / 書き出しの引き継ぎ納品サマリー

このワークフローに含まれる内容

データ受付、ラベル規則、レビュー、学習、書き出し、納品引き継ぎを 1 本の workflow で整理します。

アップロード、案件受付、ラベル規則を一本の運用線にまとめる

AI 事前ラベリングの結果をそのまま人手レビューと手戻りへ渡す

学習、書き出し、納品サマリーで同じ案件文脈を共有する

チームごとに今どの段階で次に何が起こるかを見えるようにする

受け入れ済みの結果を次の版サイクルへ戻し、毎回ゼロから組み直さない

手作業の調整に頼らず、注釈、レビュー、納品の期待値を標準化したいチームに向いています。

場面やセンサー構成が変わっても、データ生産と学習への引き継ぎを安定させたいケースに向いています。

顧客や社内運用側に、今どの段階で誰が次を担うのかを同じ画面で説明したいチームに向いています。

ファイルだけでなく、版、要約、ダウンロード入口、次の更新文脈まで一緒に渡したい案件に向いています。

案件開始から納品受け入れまで、各段階と次のアクションを順に確認できます。

データが案件に入る前に、目標、ラベル規則、納品条件を決めます。

まず AI で初回作業を進め、その後レビューと手戻りで品質を安定させます。

承認済みデータを学習と書き出しへつなぎ、共有可能な納品面で成果を提示します。

受け入れ結果や境界ケースを次の反復へ戻し、毎回ゼロからやり直さないようにします。

アップロード、レビュー、学習、書き出し、納品の引き継ぎ断点が減る

AI の入口と人手による品質チェックを同じ製品面に置ける

どの納品ページにも版情報、ダウンロード、振り返り文脈が自然に乗る

単発案件を再利用可能なテンプレートと運用パターンへ変えやすくなる

データワークフロー

Workflow Cloud で案件受付、注釈、レビュー、学習、書き出し、納品を 1 本の運用経路につなげます。