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最終更新日:2024/04/10
AIポータルメディア「AIsmiley」は、人気のAI学習データ作成企業のアノテーション実績をまとめたWeb雑誌「AIアノテーション事例ガイド」を公開します。注目のアノテーション企業7社が、各社の特徴、実績をもとに活用事例を解説します。
アノテーションとは「注釈」という意味を持つ英語です。ビジネスの場においては「データ活用」の際に利用されることが多い傾向にあり、 IT 用語としては「あるデータに対してタグやメタデータなどの情報を与えること」と定義されるのが一般的です。
テキストや画像、音声といったデータに、AI が学習できるように関連情報をつけ、対象となるデータに意味を与えます。 関連情報をつけることで、AI はデータのパターンを認識可能になるため、学習できるようになるのです。 AI を開発する上では、タグが付けられている状態のデータを大量に用意した上で、機械学習アルゴリズムを学習させていかなければなりません。タグ付けが正確に行われていないデータを用意しても、AI は正しく学習することができないため、 AI 開発において「タグ付け」の作業を行うアノテーションは、絶対に欠かせないものだといえるでしょう。
AI の開発会社では、自社のエンジニアがアノテーション作業を行っていることも多くあります。 しかし、高い技術力を持つエンジニアが単純作業に時間を割くのは得策ではありません。
手作業でのアノテーションは膨大な時間と手間が必要なため、アノテーションサービスを利用し自動化することが重要です。 アノテーション業務を外注できる「信頼のできるパートナー」を見つけることで、安定した品質のデータをより少ない工数で作成でき、 機械学習アルゴリズムの構築成功へ近づくことができると考えられます。
今回は、AI 学習データ作成企業「7 社」にそれぞれの実績やサービス特徴を聞きました。 アノテーションサービスの活用事例を是非ご覧ください。
Web雑誌「AIアノテーション事例ガイド」
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※本資料はアノテーションサービスの利用を検討している企業に対して配布しております。同業他社へは提供しておりませんので、あしからずご了承ください。
※本資料はアノテーションサービスを提供している企業のプレスリリースや製品サイト、導入実績などの公開情報、AIsmiley編集部に直接寄せられたご相談内容を基に独自の主点で取りまとめたもので、網羅性や正確性を完全に担保するものではありません。
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