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第60回 MLOps勉強会に参加し、自動運転データの最前線を知ろう

2026年1月20日（火）に行われる第60回MLOps勉強会では、Nexdataが自動運転データの質を向上させるための取り組みを詳しく解説します。自動運転技術が急速に進化する中、データの質と収集プロセスがモデル性能に大きな影響を与えることは周知の事実ですが、実際のプロジェクトでは多くのエンジニアリング課題が待ち受けています。この勉強会では、Nexdataが直面した課題やそれに対する解決策を実務の視点でお伝えします。

MLOps勉強会とは？

MLOps勉強会は、機械学習のライフサイクル全般にわたる技術や知見を深めるためのグループです。この勉強会は、データ前処理からモデルのデプロイ、運用まで幅広いトピックを対象にしています。最近では、デプロイ後のモデルをどのように継続的に管理し、運用するかという新たな課題が浮上しており、このテーマに関する討議が活発になっています。MLOps分野では業界を超えた技術コミュニティが構築され、先駆的な事例を通じた情報共有が行われています。

勉強会の詳細は以下の通りです：

• - 開催日時：2026年1月20日（火）19:00～（オンライン）
• - 主催：MLOps
• - 登壇者：Datatang株式会社の山根慎平

タイムスケジュール

• - 19:00 ~ 19:10 開会の挨拶（MLOps勉強会事務局）
• - 19:10 ~ 19:30 「自動運転データ収集とアノテーションの現実」（山根慎平）
• - 19:30 ~ 19:50 「LLMによる求人リスク予測」（矢田 宙生）
• - 19:50 ~ 19:55 Q&A

本講演に参加すると、たくさんの実務に役立つ知識を得ることができます。

自動運転データ収集の重要性

特に、自動運転技術においては、レベルと認識技術の進化が不可欠です。2D画像認識から始まり、3D点群データに進化し、最終的にはE2E推論環境を活用した認識アーキテクチャに至ります。この変遷を詳述し、自動運転データ収集における課題と具体的な解決策を紹介します。

例えば、センサー選定の基準やトリガー同期の方法について、実際の現場で役立つ具体的な準備方法を解説します。特に重要なのは、LiDARやカメラの時間同期や空間キャリブレーションです。これらは、高精度なデータ収集を実現するための鍵となります。

アノテーション技術の進化

もう一つ注目すべきは、アノテーション技術の進化です。自動運転の精度を高めるためには新しいアノテーション技術の導入が欠かせません。2Dや3Dの目標検知、点群セグメンテーション、HDマップ向けの車線ラベリング、そしてVLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーションなど、各タスクの要件や品質課題を詳しく解説します。これにより、参加者は実際のプロジェクトに活用できる知識を得られます。

外注運用に関する課題

また、外注運用における落とし穴や、それを回避するための策についても議論します。仕様が不明確で再作業を避けるための防止策、ベンダー選定基準と受け入れ基準の明確化が鍵となります。

自動運転開発に携わる機械学習エンジニアやロボティクス研究者、データチームリーダーにとって、データの現場がモデル性能に与える影響を理解するための貴重な機会です。実務寄りの知見が詰まった勉強会にぜひ参加してみてはいかがでしょうか。

詳細な申し込み方法などは、以下のリンクを参照してください。

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Datatang株式会社について

「Datatang株式会社」は現在「Nexdata」として事業を展開し、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。自社データやカスタマイズデータを利用し、AI学習データの収集やアノテーションを行っています。さらに詳しい情報は、公式ウェブサイトでご確認ください。
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