動画アノテーションとは｜種類や必要性やツールの選び方などを解説！

最終更新日:2024/02/09

アノテーションについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
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

動画アノテーションとは

AIアルゴリズム「Package20」
動画アノテーションとは、動画内にある対象（人や車など）に対して、タグ付けを行うことを指します。動画アノテーションを行って、コンピューターに対して動画内の対象の認識させることが可能です。タグ付けした対象を学習させると、別の画像からも対象物を認識できるようになります。

つまり動画アノテーションによって、コンピューターが人間のように動画や画像を認識できるように訓練するのです。そしてタグが正確であるほど、AIの判断も正確になります。具体的には、動画データを開始・終了時刻で区切ってセグメントにし、動画内のさまざまな情報に対してタグ付けを行っていきます。

動画アノテーションの必要性

動画アノテーションは、AIの予測・判断精度を上げるために重要です。基本的には、教師データを作成すればそれだけコンピューターが学習できることになり、判断の精度も高まっていきます。そのため、高い精度を求められるAIモデルを作り上げる際には、動画アノテーションが欠かせません。

たとえば、近年開発が進められている車の自動運転においては、高い精度での判断能力が必要です。動画内にある人や自動車、障害物などをアノテーションによって学ぶことで、高い精度で判断できるようになります。また、たとえば人間が工場の製造ラインでの業務においては、どうしても一定の割合でミスが発生するものです。しかし、しっかりと学習をさせて判断精度を高めたAIであれば、人よりも正確に長時間の業務を行えます。

上記より、動画アノテーションは現代の生活やビジネスにおいて重要な役割を果たしているといえるでしょう。

動画アノテーションの種類

ここでは、動画アノテーションのバリエーションを紹介します。動画アノテーションのパターンは、主に以下の通りです。

【主なバリエーション】

物体検出
領域抽出（セグメンテーション）
ポリゴンセグメンテーション
ランドマークアノテーション
キーポイントアノテーション
動画音声文字起こし

物体検出（バウンディングボックス）

画像・動画中の対象に対して、ツールを使用して四角形（「バウンディングボックス」と呼びます）で領域をとり囲み、意味のあるラベル付けをする手法のことです。動画内の人や動物、車などあらゆる対象を一つ一つ囲んでいき、「どこに」「何があるか」まで注釈をつけていきます。

最もイメージしやすいものとして、自動車の自動運転技術が挙げられるでしょう。また、バウンディングボックスは平面（2Ｄ）だけでなく、立方体（3Ｄ）のバージョンもあります。3Ｄバージョンであれば、頂点が全部で8つある箱型で対象を囲み、立体的な領域認識が可能です。

領域抽出（セグメンテーション）

画像・動画内の特定の対象だけを抽出して、タグ付けを行うやり方のことです。長方形で対象の周りごと囲むバウンディングボックスとは異なり、対象の形だけを抽出してタグ付けします。細かく領域分けをしていくため全体の工数は増えますが、車や障害物、人、動物など複雑な形をした対象でもより正確に領域を認識できる点が特徴です。

たとえば、領域抽出は建物の劣化状態を確認するシステムに使用されます。領域抽出によるコンピューターシステムであれば、建物のヒビ割れやその他の損傷についても判別可能です。

ポリゴンセグメンテーション

画像・動画内の物体の領域を多角形で囲い、タグ付けするやり方です。これまで紹介したバウンディングボックスとセグメンテーションの、ちょうど中間に位置するような方法だといえます。多角形で囲むことで長方形よりも正確に領域を認識し、コンピューターに教え込ませることが可能です。

ランドマークアノテーション

動画データの目・鼻・口・輪郭などを、点で指定してタグ付けするやり方のことです。顔認識システムによく採用されるアノテーションであり、点を指定する数によって細部の表現力が異なります。おおむね、20～100程度の箇所に対して意味づけを行うことが一般的です。

ランドマークアノテーションによって、顔の表情から感情を特定できるようになります。

キーポイントアノテーション

画像内の人物の肩や腰、膝などの間接点に、キーポイントを当ててタグ付けするやり方のことです。ランドマークアノテーションの一種であり、人物の間接部分を指定することで骨格を検出できます。骨格を検出することで、対象の人物の「座っている・立っている・歩いている」などの姿勢を特定可能です。

近年キーポイントアノテーションが多く使われている分野としては、スポーツ業界が挙げられます。野球やゴルフなどにおいてフォームを確認・分析する際には、キーポイントアノテーションがよく使用されます。

動画音声文字起こし

動画音声文字起こしとは、動画の音声を抽出してタグ付けすることです。動画内の発言だけでなく、感嘆詞や沈黙時間などにもタグを付与し、文字起こしを行います。AIシステムによって作業は行われ、動画キャプションが自動付与されます。

動画アノテーションをしっかりと行うメリット

動画アノテーションをしっかりと行うメリットとしてまず挙げられるのが、人間の仕事の効率化です。アノテーションをしっかりと行うと、コンピューターの判断精度が高くなります。高品質なAIが疲れることなく任された仕事を続けることで、人間の仕事量が減りスムーズにタスクをこなせると考えられるでしょう。

またこれまで人間が手作業で行っていたタスクを、動画アノテーションをしっかりと行ったコンピューターが担当すれば、ミスが減ることも考えられます。人間が担当するタスクでは、どんなに気を付けても一定のミスが発生するものです。しかし高品質なAIを搭載したコンピューターであれば、自動的かつ正確に、しかも長時間業務を遂行し続けることが期待できるでしょう。

動画アノテーションを選ぶ際のポイント

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動画アノテーションツールの導入を検討している方は、主に「機能性・操作性」と「タスク管理機能」の2点に焦点を当てて選ぶことがおすすめです。以下で、それぞれについて解説します。

機能・操作性

動画アノテーションツールを選ぶうえでまず重視したいのが、機能性と操作性です。アノテーションでは膨大なデータを処理する必要があり、機能や使いやすさの違いは、業務負担に大きな差が出ます。機能面では画像の読み込み速度やタグ付け後のコメント付与の可否などをチェックすることがおすすめです。

操作性を比較するうえでは、どれだけ直感的に操作できるかを比較しましょう。マニュアルを確認しなくても使えるようであれば、業務の負担が少なくスムーズに進められるはずです。また、機能性・操作性を考える際には、自身（自社）が行う業務との相性も考えなくてはいけません。カスタマイズ性の高いものを採用すれば、自身の業務に最適化させることでスムーズに進められるでしょう。

タスク管理機能

動画アノテーションのツールを選ぶ際にはタスク管理機能にも注目することをおすすめします。プロジェクトを円滑に進めるためには、タスク管理を抜かりなく行うことが重要なためです。プロジェクトが大きくなるほど多くのアノテーター（作業員）が同時並行して業務を進めていくことになり、効率的な管理の必要性が増します。

アノテーター別・タスク別に進捗状況を確認できる機能があれば、抜けもれなく管理ができるでしょう。管理の品質は、そのまま成果物の品質につながる大切な要素です。プロジェクト全体を俯瞰した場合、タスク管理機能の違いは非常に大きな差になるでしょう。

まとめ

画像認識・画像解析導入後の注意点・運用のコツ
動画アノテーションとは、動画・画像中の物体にタグを付ける行為のことを指します。人間のタスクをより多く・正確に代替できるようになるためには、動画アノテーションを行ってコンピューターの判断・予測精度を向上させることが大切です。作業時にはツールの機能性や操作性にこだわり、目的遂行に適したものを選択するようにしましょう。