東京都新宿区に所在する、2020年設立・従業員（被保険者）86名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒160-0023 東京都 新宿区 西新宿２丁目６番１号
- 法人番号
- 2010701038807
- 所在ビル
- 新宿住友ビル(235 社)
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東京都新宿区に所在する、2020年設立・従業員（被保険者）86名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
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法人向け（製造業・建設・土木・医療・ヘルスケア）
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合は お問い合わせください。
FastLabel株式会社は、AI開発・運用に不可欠な「AIインフラ」を創造し、日本産業のDXを推進する企業です。同社は、データセントリックAI開発を成功に導くため、データ収集からラベリング、モデル開発・精度改善まで、データに関わるあらゆる課題を解決するソリューションを提供しています。主要サービスとして、画像・動画・音声・テキスト、さらには3D・点群データといった多岐にわたる非構造化データの収集・作成、および高品質なアノテーション代行サービスを展開。特に、自動運転、生成AI、認識AI、AIロボット開発といった先端領域に強みを持ち、LLM・VLM開発のための事前学習データ、インストラクションデータ、RAG用データ作成など、生成AI特有のニーズにも対応します。 同社の強みは、数百社以上のアノテーション実績に基づく豊富なノウハウ、ISO/IEC 27001認証取得の堅牢なセキュリティ環境、そして自社開発のAIデータプラットフォーム『FastLabel Data Factory』です。このプラットフォームは、データマネジメント、アノテーション、MLOps機能を内包し、AI開発プロセス全体の効率化と高度化を支援します。また、企画・要件定義からデータ収集、アノテーション、モデル開発・評価までを一気通貫でサポートするコンサルティングサービスも提供し、お客様がAI開発に集中できる環境を構築。医療、金融、建設、農業など、専門性の高い分野のデータ作成にも対応し、権利クリアな商用利用可能なデータを提供することで、AIモデルの精度向上と開発効率化に貢献しています。トヨタ自動車、鹿島建設、ソニーネットワークコミュニケーションズ、三菱電機、シャープ、NABLASといった大手企業のAI開発を支援した実績も豊富です。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
学校・教育機関向けにアノテーションプラットフォームを無料で提供するプラン。
オンプレミス環境に対応したアノテーションツール。
3DCGを活用したシンセティックデータ生成サービス。
AIソリューションとして提供されるプロセスサービス。
純利益
-5.2億円
総資産
13億円
従業員数（被保険者）
86人 · 2026年7月
26期分（2024/04〜2026/07）
ROE単体
-56.07% · 2024年12月
4期分（2021/12〜2024/12）
ROA単体
-40% · 2024年12月
4期分（2021/12〜2024/12）
自己資本比率単体
71.34% · 2024年12月
4期分（2021/12〜2024/12）
このデータをAIで活用
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ＦａｓｔＬａｂｅｌ株式会社は特許7件・商標7件を保有しています。商標はIT・研究開発・デザイン（第42類）、特許はコンピュータ技術などの分野が中心です。
特許
7件
登録 6
商標
7件
登録 2
※登録商標の指定商品・役務の区分です。企業の事業分野そのものではありません。
ｆａｓｔｌａｂｅｌ
IT・研究開発・デザイン · 登録2020
アノテーション支援装置、方法およびプログラム登録2025・請求項16項
インスタンスセグメンテーションを含む高精度な領域アノテーション作業は、従来の矩形アノテーションに比べて作業負荷が大きく、既存モデルによる一括処理では精度や柔軟性、特に仕様に応じた後処理（例：飛び地除去、面積フィルタ、インスタンス分離、輪郭を滑らかにする処理、輪郭の拡大・縮小補正など）への対応が困難であった。
アノテーション支援装置、方法およびプログラム登録2025・請求項20項
AI学習用の教師データを効率的かつ高品質に作成するためのアノテーション支援装置、アノテーション支援方法、およびそのプログラム
アノテーション品質保証支援装置、方法およびプログラム登録2025・請求項15項
従来のアノテーション作業においては、目視確認によるレビュー方式が一般的であったが、データ量の増加やアノテーション要件の複雑化に伴い、レビュワーの作業負荷が増大し、品質の低下や納期遅延などの問題が発生していた。また、機械的なルールベースのチェックでは対応力が不足し、人の判断と組み合わせた柔軟な品質保証が困難であった。
画像および点群を用いたアノテーション支援装置、方法、およびプログラム登録2025・請求項20項
点群データおよび画像データを用いたアノテーション作業は、対象物の認識難易度やデータのばらつき、時系列データの複雑性により、精度・作業負荷・品質保証の点で課題があった。特に、自動運転やドローン等における大規模かつ高精度な教師データ作成には、従来のツールでは対応困難であった。
データ選別支援装置、データ選別支援方法、及びデータ選別支援プログラム登録2025・請求項20項
大量の画像・点群から学習／評価用データを選別する従来手法は、人手起点で非効率であり、ハッシュ等の画素類似度や規則的ダウンサンプリングでは近似重複や意味的冗長を除去できず、小物体・希少事象の拾い上げ、再現性ある条件管理、前後対応の追跡が不十分であった。
