AIおよびロボティクス向けのVLAデータ運用アウトソーシング、月額1,000ドルから（すべて込み）

SourcefitのVLAデータ業務の料金は、在宅勤務の正社員1人あたり、エントリーレベルが月額1,000ドル、ミドルレベルが1,355ドル、シニアVLAデータアナリストが1,710ドルです。オフィス勤務のスタッフの場合は、月額100ドルが加算されます。各料金には、人件費（給与・福利厚生）の実費に加え、395ドルの管理手数料が含まれた「オールイン」価格となっています。 セットアップ費用、採用費用、解約手数料は一切かかりません。業務内容に応じて、成果ベースの料金体系もご利用いただけます。これも同様に透明性の高い枠組みに基づいており、単価の算出方法を明示するため、お客様は自分が何に対して支払っているのかを正確に把握できます。

いいえ。手数料は、このページに掲載されているすべての料金や、すべての見積もりの中にすでに含まれています。1,000ドルの料金には、人件費と福利厚生費の実費約605ドルに加え、395ドルの手数料が含まれています。お見積もりの料金に手数料が上乗せされることは決してありません。

現地の人事チームによる合法的な雇用とコンプライアンス対応、採用、デュアルモニターとヘッドセットを備えたi5搭載パソコン、24時間365日対応のITヘルプデスク、セキュアなマネージドネットワーク、当社のセキュリティ認証および保険、研修と品質管理、クライアントサクセスマネジメント、そしてKnit のワークフォースプラットフォーム。オフィス勤務のスタッフについては、席、オフィスネットワーク、光熱費も対象となります。

VLAのデータ運用業務のほとんどの役職は、2～4週間で採用、面接、入社手続きが完了します。分類体系の調整により、本番運用開始までにさらに1～2週間かかります。VLAのデータアナリストの面接と選考は、あなたが担当します。

それはお客様のご判断次第です。大半のお客様はチームを直接管理されています。VLAのデータアナリストはお客様のマネージャーに報告し、お客様のプロセスやツールを用いて業務を行います。その裏方として、Sourcefit が雇用、人事、設備、IT、品質サポートを担当します。もし日々の管理を避けたい場合は、当社の「Sightline」モデルをご利用ください。このモデルでは、独自のSourcefit チームリーダーと品質管理体制を備えた自律的なチームを構築し、合意されたSLAに基づいて成果を届けます。その一方で、チームは引き続きお客様に直接報告し、当社ではなくお客様のKPIに基づいて業務を行います。 Sightlineの料金については別途お見積もりいたします。

はい。VLAのデータアナリストは、お客様のアクセス規則に基づき、Label Studio、CVAT、カスタムツール、RLDS、LeRobotのエクスポートなど、お客様がご利用のアノテーションプラットフォーム、プロジェクトダッシュボード、データ形式で作業を行います。すべてのアカウントの所有権はお客様が保持し、担当者が退職した当日にアクセス権は取り消されます。

Sourcefit ISO 27001:2022およびISO 27701の認証を直接取得しており、PCI DSSの検証も受けています。また、SOC 2レポートを保有し、必要に応じてHIPAAビジネスアソシエイト契約を締結し、GDPRに準拠したデータ処理を行っています。在宅勤務のスタッフは、VPN経由で会社が管理するコンピュータを使用し、トラフィックはCloudflareを経由してルーティングされています。

チームはあなたのものです。もしチームをあなた自身の組織に移管するか、あるいは引き連れていくことを決めた場合、チームはあなたについてきます。移管手数料、買収費用、転換手数料などは一切かかりません。

ビジョン・言語・アクションモデルは、ロボットや人がタスクを実行する動画と、それに付随する言語による指示やアクションラベルから学習します。Sourcefit のチームは、生のエピソードデータをモデルで利用可能なデータへと変換します。具体的には、サブタスクへの分割、アクションおよびオブジェクトのラベル付け、指示文やキャプションの作成、成功・部分成功・失敗のタグ付け、アイドル状態やイベントの検出、QAなどを行います。当社は、お客様が収集したデータにアノテーションを付与し、検証を行いますが、ロボットの操作や遠隔操作は行いません。

専任のアナリストを月額定額制で提供し、人件費と管理費を別途明示するか、あるいは、事前に定義された大量業務についてはエピソードごとの成果連動型料金を設定します。透明性の高い枠組みに基づき、計算過程を明示することで、お客様がどのような対価を支払っているかを正確に把握していただけます。エピソードごとの料金は、動画の長さ、カメラ台数および撮影モード、動作の細かさ、品質保証（QA）の段階によって異なります。

分類体系とアクションスペースの設計、エンボディメントの定義、ハードウェア上でのデータ収集、およびポリシーの評価。データ収集、セグメンテーション、ラベリング、言語処理、結果タグ付け、QAといった、収集以降のすべての工程は、貴社の分類体系について訓練を受けた専任チームによって円滑に進められます。

所有するゴールドセットに対するアノテーター間の一致度（アクションラベルにおいて95％以上を一般的な生産基準とする）、言語とアクションの対応関係のチェック、セグメンテーションの一貫性、およびエピソードごとのスコアリングにより、信頼性の低いデータソースを除外できるようにする。新規アナリストは、本番業務に入る前に一連のキャリブレーションテストを完了する。

指示文は、オペレーターノートからそのまま転記するのではなく、動画に合わせて作成されており、指示の種類ごとに複数の表現が用意され、各ステップの境界が明確に区切られているため、モデルは言語を無視するのではなく、それに従うよう学習します。指示文に関するスタイルガイドは、オンボーディングの一部となっています。

はい。成功、部分成功、失敗、把持失敗、誤った対象への操作、接触の瞬間、および回復セグメントに関するアウトカムタグは標準的に設定されています。これは、成功事例のみで学習させたモデルでは回復動作を学習できないためです。

はい。アナリストは、お客様のアノテーションプラットフォームやダッシュボード上で作業を行い、RLDSやLeRobot形式でのエクスポートを含め、お客様の指定する形式で成果物を提供します。その際、モダリティ間のタイムスタンプの同期や、具現化メタデータも保持されます。

指定されたアカウントでのみ自社のシステムにアクセス可能、VPN経由での会社管理コンピュータの利用、ISO 27001:2022およびISO 27701に基づく管理措置、契約条件に基づくIPアドレスの割り当て、およびプロジェクト終了時の削除条件。人間によるデモンストレーション映像に関する同意書は、貴社が保管します。

VLMは、信頼度の低いフレームを低コストで事前にラベル付け・フラグ付けしますが、指示とシーンが一致しない理由を説明することはできません。人間が言語の不一致を検知し、結果を確認し、エッジケースを精査します。当社のアナリストはAIの支援を受けながら業務を行い、自動化が進むにつれて、人間の担当範囲は困難なケースへと移行していきます。