クラウドソース (アプリ)

クラウドソースとは

クラウドソースは、Googleが開発したクラウドソーシングプラットフォームです。ユーザーは、画像ラベルの確認、感情評価、翻訳検証など、様々なタスクを通じてGoogleのサービスや製品を改善することに貢献できます。このプラットフォームの目的は、ユーザーが提供するデータを用いて、Googleの機械学習アルゴリズムをトレーニングし、より正確で質の高いサービスを提供することです。

クラウドソースは、2016年8月29日にGoogle PlayストアでAndroid OS向けにリリースされ、その後ウェブ版も提供されています。しかし、Googleによる積極的なマーケティングは行われておらず、ひっそりとリリースされました。リリース当初は、金銭的な報酬がない点が、他の類似プラットフォームと比較して珍しいと指摘されました。

クラウドソースの特徴

クラウドソースの特徴は、多岐にわたるタスクが存在することです。これらのタスクは「マイクロタスク」と呼ばれ、1つあたり5秒から10秒程度で完了するよう設計されています。各タスクを通じて、Googleは機械学習アルゴリズムのトレーニングに必要なデータを入手しています。

様々なタスク

クラウドソースでは、以下の様なタスクを体験できます。

画像の説明: 画像の内容を説明するキャプションを作成するタスクです。このデータは、視覚障碍者向けの技術や画像解釈を必要とする技術に活用されます。
手書き入力認識: 手書きで書かれた文字をキーボードで入力するタスクです。Gboardの手書き入力機能の改善に役立ちます。
翻訳: ある言語の文章を別の言語に翻訳するタスクです。Google翻訳などの翻訳機能の向上に貢献します。
翻訳の検証: 他のユーザーが翻訳した文章が正しいかどうかを評価するタスクです。翻訳の正確性を高めるのに役立ちます。
地図翻訳の検証: 地図上の地名や場所の説明を翻訳・検証するタスクです。Googleマップの多言語対応を強化します。
画像ラベルの確認: 提示された画像に指定されたものが含まれているか確認するタスクです。Googleストリートビューなどで利用されています。
感情の評価: レビューやコメントがポジティブ、中立、ネガティブのいずれであるかを判断するタスクです。Googleのレコメンデーション機能の精度を高めます。
ランドマークの識別: ストリートビューの画像に特定のランドマークが写っているかを識別するタスクです。Googleマップの案内機能の向上に貢献します。
音声検証: 自動生成された音声が単語を正しく発音しているか検証するタスクです。音声読み上げ技術の改善に役立ちます。
画像のキャプチャ: 画像をアップロードし、タグを追加するタスクです。Googleの画像検索やGoogleレンズなどの改善に使用されます。
スマートカメラ: カメラで撮影したものを認識し、認識結果が正しいかどうかを回答するタスクです。
グライド入力: Gboardのグライド入力機能の改善に役立つタスクです。
グラフの読み取りとグラフの信頼性: グラフの読みやすさと信頼性を評価するタスクです。

実績

クラウドソースでは、タスクを完了することでバッジや統計情報を獲得できます。実績はモチベーションの維持に役立ち、自身の貢献度を可視化できます。

統計情報: 回答数やコミュニティ全体との一致率、正確性などの指標が記録されます。
バッジ: タスクの種類や進捗状況に応じて、様々なバッジを獲得できます。

アップデート

クラウドソースは、定期的なアップデートを通じて機能が拡張されています。

2018年4月には、画像キャプチャ機能が追加され、ユーザーが撮影した画像をオープンソースとして共有できるようになりました。
* 2021年1月には、ダークテーマが導入され、ユーザーインターフェースが大幅に刷新されました。

プラットフォーム

クラウドソースは、Androidアプリとウェブアプリケーションの2つのプラットフォームで利用できます。ウェブ版では、Android版と同様のタスクに加え、画像の説明を検証するタスクや顔の表情を評価するタスクも利用できます。ただし、感情評価、画像キャプチャ、スマートカメラ、音声検証のタスクはウェブ版にはありません。

反応

リリース当初、クラウドソースは金銭的な報酬を提供しない点が批判されました。類似のプラットフォームであるGoogleオピニオンモニターがGoogle Playクレジットを報酬として提供しているため、報酬がないことに疑問の声が多くありました。一部のレビューでは、ユーザーの善意に頼るモデルに懸念が示され、ユーザーが自身の貢献がどのように役立っているのかを具体的に理解できない点が課題として指摘されました。

データの活用

クラウドソースで収集されたデータは、Googleの機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用されます。特に、米国や西ヨーロッパ以外の地域からのデータが不足しているため、クラウドソースはGoogleにとって重要なデータソースとなっています。ユーザーが提供したデータは匿名化された上で検証され、Google翻訳、Googleマップ、Gboardなどのサービスを動かすアルゴリズムの改善に役立てられます。

まとめ

クラウドソースは、ユーザーの善意に基づいてGoogleのサービス向上に貢献できるプラットフォームです。金銭的な報酬はありませんが、ユーザーの貢献は確実にGoogleのサービス改善に役立っています。様々なタスクを通じて、誰でもGoogleの技術開発に参加できる点が魅力です。

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