アノテーションとは？AI分野における主な対象と作業内容、注意点を解説

アノテーションという言葉をご存知ですか？AIに関連する単語として聞いたことはあっても、その意味についてはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。
この記事では、AI分野におけるアノテーションの主な対象や作業内容、取り組む際の注意点を紹介します。

アノテーションとは、AIに学習させたいデータにタグ付けする作業のこと

アノテーション（annotation）は「注釈」や「注解」という意味を持つ英単語で、使用される場面によって様々な意味を持ちます。

特にAIに関する分野においてアノテーションは、AIに学習させたいデータにタグ付けする作業のことを指します。通常、機械学習は「データ収集 → 学習 → 評価 → モデル展開 → 利用」といったプロセスで行われることが多く、アノテーションはデータ収集の段階において用いられ、作業を大幅に効率化します。対象となるデータは画像や文章、音声など様々です。

アノテーションの需要が高まっている背景

近年アノテーションの需要が高まっていますが、その理由として主に2点挙げられます。

1点目は、ビッグデータの活用が進んでいることが挙げられます。ビッグデータとは膨大なデータ群を指し、多くの企業がビジネスへの利用を目的として注目しています。ビッグデータのような膨大な情報を利用するためにはデータの整理が不可欠であり、アノテーションを行うことで効率的な処理が可能になります。

2点目は、AI利用が普及していることが挙げられます。AIがアウトプットを行うためには、まず事前に機械学習によって多くのデータを取り込むことが必要です。アノテーションにより、機械学習の際に取り組むデータにタグ付けをしておくことで、正確なAIのアウトプットにつながります。

アノテーションの主な対象と作業内容

画像・動画データ

画像・動画データのアノテーションは大きく「物体検出」「領域抽出」「画像分類」の3つの種類に分けられます。

• 物体検出
  画像・動画の中から特定の物体を認識し、それが何かをタグ付けする作業です。画像内に存在する対象に対して長方形で囲って識別し、「人間」「自動車」のように意味を付与します。例として、請求書に記載されている情報の分類などにも物体検出が用いられます。
• 領域抽出
  画像・動画中の特定の物体に対し、領域として認識し、タグ付けする作業です。長方形で認識する物体検出とは異なり、輪郭を領域として捉え、対象の物体だけを認識して意味を付与します。領域に対してタグ付けすることで、物体検出よりも複雑な形状の物体も判別できるようになります。一方でより細かい作業が必要になるため、アノテーションにかかるコストは大きくなる傾向があります。
• 画像分類
  画像1枚に対して属性をタグ付けする作業です。画像1枚を捉えて「犬か猫か」「赤色か青色か」というようにカテゴリ別に分類して識別できるようにします。画像内の特定の対象を識別する物体検出や領域検出と比較して、画像分類では細かい作業を必要としないためコストは小さくなる傾向があります。しかし、1枚の画像内に複数の物体が存在する場合には、それらを識別することは困難です。

テキストデータ

テキストの内容に応じて、決めておいたカテゴリに割り当てるというようにタグ付けをします。テキストのアノテーションにより、大量の文書の中から必要なデータを効率よく抽出できます。ニュースサイトのカテゴリ分けなど文書の分類に利用できるだけでなく、不適切なコンテンツの排除も行えます。

音声データ

音声を文章化し単語1つ1つの意味にタグ付けするという作業を通じて、音量や音声の種類や、音声中の言葉の意味によって音声データを分類します。音声認識などの分野で利用される技術の1つです。

アノテーションに取り組む上で注意すべき点

多くのコストと時間がかかる

AIが正しく情報を学習するためには、アノテーションにおける正確なタグ付けが必要不可欠です。また、大量の情報を収集するところから始まる場合も多いです。そのため、アノテーションは非常に多くのコストと時間がかかる作業であるという点に注意が必要です。

自社でアノテーションに取り組む場合は膨大な作業が発生するので、従業員の稼働状況の把握や効率的に作業を進めるためにアノテーションは専門業者に外注するなど工夫して取り組みましょう。

品質管理が難しい

アノテーションでは大量の情報を扱うため、品質管理が難しい点にも注意しましょう。また、情報によっては高度な専門知識を必要とする場合もあるため、適宜研究機関や専門知識を有する企業などと連携しながら取り組むことが重要です。