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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るが、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った。
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㈱、㈱Ｈｕｍａｎ Ｄａｔａｗａｒｅ Ｌａｂ.と共同で開発し、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た（https://automan.ai/）。
アノテーションツールとは、対象となるデータに対して正解ラベル（タグ）や対象物の座標等関連する情報を注釈として付与するもの。
『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)（※）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る。
※ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ／Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ：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
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