アノテーションとは？意味やAI機械学習に欠かせない作業の種類を解説

最終更新日:2024/11/25

近年は、さまざまな業界でAI・人工知能が導入され始めており、私たちにとって身近な存在となりつつあります。しかし、多くの人がAIに関する知識を多く備えているかといえば、決してそうではありません。。むしろ、「AIについては何となく理解しているけど、その詳細や専門用語などはよく知らない」という方のほうが多いのではないでしょうか。

より正しくAIを活用していくためには、最低限の知識が必要不可欠です。そこで今回は、AIの領域において特に耳にする機会が多い「アノテーション」について詳しくご紹介していきます。

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アノテーションのサービス比較と企業一覧

アノテーションとは？

アノテーション（英語；annotation）とは、「注釈」という意味です。また、「注意を与える」という意味を持つ言葉なのですが、ビジネスシーンにおいては「テキストや音声、画像といったさまざまな形態のデータに、タグやメタデータを付ける作業」のことを指します。

機械学習とディープラーニングの違い

AIの機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」という2つの学習方法が存在します。教師あり学習は、データの分類を行ったりデータをもとに予測したりする場合に用いる方法です。一方の教師なし学習は、類似しているもの同士でグループ分けを行う場合に用いる方法です。

こういった目的に沿うルールをAIに学習させるには、正確に学習させるための大量のデータが必要になります。その「正確な学習」を行うためには、ただ大量のデータを用意すれば良いというわけではありません。AIの開発においては、正確なタグ付けが行われたデータを大量に用意する必要があるのです。

この「さまざまな形態のデータにタグ付けを行うプロセス」のことを「アノテーション」と呼び、タグ付けされたデータのことを教師データといいます。アノテーションは機械学習において極めて重要な「前処理」であり、その前処理によって初めて有効な教師データが作られるということです。

アノテーションの必要性

近年はビジネスや組織の成長に役立つ重要なデータ群「ビッグデータ」の認知度が高まり、多くの企業で重要視され始めています。しかし、ビッグデータは情報量が膨大であるため、個々のデータをタグ付けし、必要な時に利用できるようにしっかりと管理しなければなりません。そこで必要となるのがアノテーションであり、アノテーションによってデータを分類したりパターン化したりすることで、ビッグデータの管理を効率的に行えるようになるのです。

このような点からも、アノテーションはAI開発やビッグデータ管理に欠かせない作業であることがお分かりいただけるでしょう。ちなみに最近では、アノテーション作業の代行サービスを提供する企業も多くなってきています。

教師データを自力で集めることができるのであれば特に問題ありませんが、必ずしもデータ収集する技術力を持ち合わせているとは限りません。そのため、研究機関などで公開されているデータセットを利用したり、学習済みデータを提供している企業のサービスを利用したりすることで、より効率的にAI導入を進めていくことが可能です。

アノテーションは、企業の活動において重要な存在となっている「ビッグデータ」の管理に不可欠だと言えます。膨大な量のビッグデータの中から必要なときに必要なものを利用するには、個々のデータをタグ付けし効率的に管理することが求められるためです。

そして近年になってビッグデータ関連のサービスの需要が高まりAI市場が活発化するにつれて、アノテーションの必要性も高まっています。AIの機械学習においては、学習させるための「教師データ」が欠かせません。AIに正しく学習させ、判断・予測の精度を高めるには、個々のデータを分類し、パターンごとにしっかりと整理することが求められます。

上記のように、企業のビッグデータ管理やAI開発において、アノテーションは重要な存在になっているといえるでしょう。

AI開発の作業に必要なアノテーションの種類

アノテーションは、さまざまな形態のAI開発において必要不可欠な作業です。そのため、アノテーションにもいくつかの種類が存在します。具体的には、以下のような種類のアノテーションが挙げられるでしょう。

画像・映像データ
テキストデータ
音声データ

これらのアノテーションについて、詳しくみていきましょう。

画像・映像データのアノテーション

物体検出イメージ

画像（映像）アノテーションは、電子商取引における商品リスト分類などに活用されているものです。

画像・映像のアノテーションは主に以下の5つの種類に分類することができます。

物体検出（バウンディングボックス）
物体検出は、画像・動画の中に映っているものを検出し、言葉に意味を付けていくという手法です。アノテーションツールを用いて画像・映像内にある物体を一つずつ四角で囲み、その物体が何かをタグ付けしていきます。自動車の自動運転技術において欠かせない手法の一つです。
領域抽出（セグメンテーション）
領域抽出は、特定の領域を選択して、タグ付けを行っていく作業のことです。四角いバウンディングボックスで囲んでいく物体検出とは異なり、特定の物体だけを抽出していきます。
多角形での領域指定（ポリゴンセグメンテーション）
多角形での領域指定とは、画像・映像に映った物体の領域を多角形で囲っていくアノテーション手法のことです。多角形で領域を指定していくことにより、正確に領域をアノテーションできます。
目印の検出（ランドマークアノテーション）
目標の検出とは、顔認識において多く利用されるアノテーション手法です。顔の表情から感情を読み取るAIなどで多く用いられます。目、眉、鼻、口、輪郭など、より細かくアノテーションを行うことで、些細な表情の変化も検出することが可能になります。
画像分類
画像分類は、1枚の画像にタグ付けを行っていくシンプルな手法です。猫の写真に対して、「写っているのは猫かどうか」などのタグ付けを行っていきます。

これらのアノテーションは、画像（映像）の内容を正しく理解しなければ機能しません。そのため、正確にタグ付けされた大量のデータを活用し、その現場測定データを用いて機械学習のアルゴリズムに画像認識（映像処理）の学習を行わせる必要があるのです。

テキストデータのアノテーション

テキストやコンテンツの分類作業も「アノテーション」の一部といえるでしょう。あらかじめ定義付けされたカテゴリを、フリーテキストで書かれた文書に割り当てていくというものです。これにより、文章をトピックごとにタグ付けしていくことができるようになります。

代表例としては、ニュースサイトなどにおいて「国内」「スポーツ」「エンタメ」「経済」といったように、カテゴリごとにニュースを分類することなどが挙げられるでしょう。また、多くの人に利用されているSNSにおいても、最近ではアノテーションが活用されています。特定のワードを抽出して話題ごとに投稿を表示させることができるのは、アノテーションによって実現されているものなのです。

音声のアノテーション

音声のアノテーションは、「音量や音の種類」にタグ付けを行う作業と、「音声の意味」にタグ付けを行う作業の2種類が存在します。具体的な作業方法は、音声を文字に起こしてから単語一つひとつに意味をタグ付けしていくというものです。

主に、音声認識の分野で活用されることが多いアノテーションであり、コールセンターやスマートスピーカーなどで高い精度を実現するために欠かせない作業といえます。

たとえば、コールセンターの場合、「イヤホン」「メーカー」といった名詞だけでなく、「あの」「えー」「うーん」といった感動詞も会話に用いられるため、それらを正しく理解しなければなりません。そのために必要となるのが、一つひとつの単語の意味をタグ付けしていくアノテーションなのです。

ちなみに音声アノテーションは、自然言語解析とも密接な関係にあります。そのため、書き起こした文章を活用してテキストデータのアノテーションを行うケースも少なくありません。

アノテーションの実施方法

アノテーションにはいくつかの種類が存在することを理解していただけたと思います。では、実際にアノテーションを実施する場合、どのような方法で行えば良いのでしょうか。ここからは、アノテーションの実施方法についてみていきましょう。

ノウハウを活かした代行サービス

アノテーションに関する専門知識を持った従業員が在籍していない場合に有効な方法として挙げられるのが、代行サービスです。AI（アノテーション）に関する専門知識と経験を蓄積したプロフェッショナルがアノテーション作業を代行してくれるため、よりスピーディーかつ高精度なアノテーションを実現できます。

ただ、当然ながら代行サービスを利用するためにはコストがかかるため、自社の予算を踏まえて慎重に検討していくことが大切です。また、アノテーション代行サービスを利用する場合には、担当者との打ち合わせを複数回行うことが予想されます。そのため、コミュニケーション面での相性も重要になるでしょう。

ただ専門知識を持っているだけでは「解決すべき課題の共有」「目指すべきゴールの共有」などが難しくなってしまう可能性もあるため、考え方やイメージを共有できるかどうかも重要なポイントとして考える必要があります。

価格が魅力のクラウドソーシング

アノテーションの専門知識を持つ従業員が在籍しておらず、予算も限られている場合には、比較的コストを抑えられる「クラウドソーシング」が有効な手段といえるでしょう。最近では、クラウドソーシング連動アノテーションサービスも登場しており、より容易にアノテーション作業を依頼できるようになってきています。クラウドワーカーを活用することで、専門企業に依頼するよりも低コストに抑えられるため、予算が限られる企業でも積極的にAI活用を進めていくことができるのです。

たとえば、日本で唯一のマイクロタスク型クラウドソーシング連動アノテーションサービス「ANNOTEQ（アノテック）」では、実働100万人以上を誇っており、作業に応じて専任作業者とクラウドワーカーの適切な工程分解を実施しています。そのため、コストを抑えつつ高精度な作業を実施することが可能です。

アノテーション自動化ツール

アノテーション自動化ツールを導入するのも一つの手段といえるでしょう。最近では、画像・動画分類、文章分類、音声認識など、さまざまな領域に特化したプロダクトによって、自動運転やロボティクス、医療、スポーツなどのAIソリューション開発に活かしていくことができるツールも少なくありません。

また、中にはAIによる自動アノテーションだけでなく、アノテーターによるチェックまでがサービスの一環として提供されているツールも存在します。そのため、よりコストを抑えながらスピーディーにアノテーションを進めていくことが可能です。

進捗状況のリアルタイムレポート機能、アノテーション画像へのフィードバック機能といった、作業効率向上につながる機能も多く搭載され始めているため、AIに関する知識を持つ従業員が在籍している企業にとっては、アノテーション自動化ツールの活用も有効な選択肢といえるでしょう。

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AI活用はアノテーションの精度向上が鍵

アノテーションは、精度の高いAIを開発する上で必要不可欠な作業であることがお分かりいただけたのではないでしょうか。AIは大量の学習データをもとに分析や予測を行うことは得意としているものの、その学習データがなければ一歩を踏み出すことはできません。そのため、最近では機械学習に欠かせない「データ作り」を一括で請け負うサービスを提供する企業も増えてきています。

場合によっては、初めの学習データが正確なものではなく、そのままAIの精度を高められなくなってしまうというケースも考えられます。そのようなトラブルを避けるためにも、よりアノテーションの精度を高めていくことが求められます。

AIの技術は日々進歩していますが、より有効にAIを活用できるかどうかは「いかに大量かつ高品質な学習データを用意できるか」という点にかかっているといえます。その事実をしっかりと受け入れた上で、AIの活用を検討していくことが必要です。

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