【2023年5月版】AIアノテーションサービスeBookを公開！

最終更新日:2024/02/16

AIsmileyは、各業界の DX 推進の支援の一環として、2023年5月版のアノテーションサービスeBookを公開しました。比較対象企業をアップデートし、22サービスの情報を掲載。初期費用や単価のほか、ツール提供有無、作業対象データをひと目で確認いただけます。

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■アノテーションとは

アノテーション（英語：annotation）とは、「注釈」を意味し、ビジネスの現場では「データにタグやメタデータを追加する作業」を指します。この作業は、テキスト、音声、画像などのデータに対して行われます。AIが特定の目的に基づくルールを学習するためには、大量のデータが必要ですが、それらデータは正確にタグ付けされていなければなりません。この「データにタグをつける手順」が「アノテーション」であり、このようにタグ付けされたデータは教師データと呼ばれます。アノテーションは、有効な教師データを生成するための重要な「前処理」ステップです。

近年では「ビッグデータ」の重要性が認識され、多くのビジネスや組織がそれを活用しています。しかし、ビッグデータは情報量が多いため、各データにタグを付けて適切に管理する必要があります。アノテーションにより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が効率的に行えます。

■アノテーションの精度がAIの精度を左右する

AIの開発には、画像や音声、テキストといったさまざまな種類のデータが利用されます。このデータにタグや関連情報を追加すると、AIはそれを使ってデータ内の特徴や規則を学習します。これにより、未知のデータに対する解答を生成したり、未来のデータを予測できるようになります。つまり、AIはデータのパターンを認識し、それを元に学習を進めます。しかし、もしデータに正確なタグがつけられていなければ、AIはうまく学習できません。

だからこそ、AIを正しく学習させるためには、適切にタグが付けられたデータが不可欠です。つまり、正確なアノテーションサービスを利用して、適切にタグ付けされたデータを用いることが、機械学習の成功への近道といえます。

あなたの会社が直面している課題やニーズに適したアノテーションサービスを選ぶためのebookを作成しました。教師データ作成で最適なサービスを選べるようにお役立てください。