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アノテーションとは?AI開発に必要な基礎知識を分かりやすく解説!

最終更新日:2022/02/17

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、決してそうではないでしょう。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。

■アノテーションとは?

■そもそもアノテーションって何?|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

アノテーション(annotation)とは、「注釈」という意味の英語です。要するに「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。

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。

■AI開発の作業に必要なアノテーションの種類

■アノテーションにはさまざまな種類がある|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

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。

・画像データのアノテーション

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。機械学習による画像認識(映像処理)は、機密情報の漏洩防止、自動車の自動運転などにも活用されています。
これらは、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。これはまさに、アノテーションによって実現でき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。

■自社で活用できるアノテーションツールの普及も進む

先ほどもご紹介しましたが、アノテーションの手法のひとつに「画像分類」があります。これは、用途によって手法も少しずつ異なるものなのですが、ディープラーニングの場合には、高精度のAIモデルを作成するために「1万〜10万件の画像データ」を用意しなければなりません。これほどの量の画像データを用意するのは決して簡単なことではなく、むしろ画像データの収集段階で挫折してしまうケースも多いのです。

そのため、最近では企業が自社でアノテーションを行えるツールや、アノテーションを丸ごと委託できるサービスなども多くなってきています。たとえば、タクシー会社の各タクシーに搭載されたドライブレコーダーから「道路のひび割れ」に関するデータを収集し、ある一定以上のひび割れを検知するモデルを構築できれば、道路点検の業務を大幅に効率化することができるのです。

このように、これまで別の用途で用いられていたデータであっても、新しく抽出したい情報の要件定義に沿ったアノテーションによって、また別の可能性を見出すことができるようになります。

このような形で新たな事業を考案している企業もあり、データ活用も多様化され始めています。一見、活用の余地がないように思えるデータも、少し考え方を変えるだけで新たな可能性が生まれる可能性も十分にあるのです。それも、アノテーションの魅力のひとつといえるでしょう。

AIアノテーションの意味とは?タグ付け自動化ツール17選を比較

■おすすめアノテーションサービス

・TASUKI

TASUKIは、AI開発に使用する教師データの収集・加工サービスです。画像、自然言語、音声等、様々なアノテーションに対応しています。ソフトバンクのAIエンジニアの豊富な開発経験をもとに、さくっと頼めて、高品質な成果を生み出すアノテーション代行システムを構築しています。

・AI学習用文字起こしサービス

AI学習用文字起こしサービスは、一から音声をテキスト化し、要望に応じたアノテーションを付帯するサービスです。文字起こし専門会社として15年以上積み上げたノウハウを活かし、高品質な教師データを提供しています。仕様についての相談も可能なため、目的に沿ったアノテーションを行うことができるでしょう。

・AIデータ作成支援

(参考:NEC VALWAY_AIデータ作成支援事業の強み)

NEC VALWAY株式会社のAIデータ作成支援は、物体や人物などのテーマによって、画像データ等に最適なアノテーション、タグ付けなどを実施してもらえるサービスです。NEC VALWAYは、各業種で用いるAIの認識精度向上のため、データ作成や正解付けの業務支援で500プロジェクト以上の実績があります。

■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るでしょう。

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べきでしょう。

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