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2020/1/8

AIの機械学習において欠かせないアノテーション作業の具体例

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AIの機械学習において欠かせないアノーテーション作業の具体例|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

AI・人工知能の技術が発展したことにより、その技術に注目する企業も多くなりつつあります。そのため、ビッグデータ活用やAIを利用したサービスに触れたことがある方も多いのではないでしょうか。

少子高齢化に伴う人手不足が問題視されている現代において、企業経営を軌道に乗せるには、AIの活用によって業務効率化を図ることが必要不可欠と言っても過言ではないかもしれません。そのAIを有効活用するためにも、「いかにデータを上手に活用できるか」という点が重要になるのです。

今回は、データを扱う現場で非常に重要なポイントとなる「アノテーション」について詳しくご紹介していきます。また、アノテーション作業の具体例についても解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

■そもそもアノテーションって何?

アノテーション作業の具体例についてご紹介していく前に、まずはアノテーションがどのようなものなのか、詳しくみていきましょう。

アノテーションとは、和訳すると「注釈」「注解」という意味を持つ英語のことです。「注釈=意味を与える」という側面があることから、データ活用の現場で使用されるケースが非常に多くなっています。ただ、アノテーションの意味は場合によって異なることがあり、IT用語としては以下のような意味で使われることが多いため、場面によって意味を正しく捉える必要があるでしょう。

・プログラミングに注意書きを追記する機能
・ドキュメント印刷時に余白に文字を追記する機能
・YouTubeの動画に視聴者がコメントする機能

(参照:インターネットモニタリングブログ ビッグデータの活用や人工知能(AI)の機械学習に欠かせないアノテーションの基礎を知ろう。)

 

■アノテーションに関連する市場の動向

近年はアノテーションの需要が高まっている傾向にありますが、その背景にはビッグデータに関連するサービスや、AIに関連する業界が活性化している点が挙げられます。アノテーションは、「タグ付け」「メタデータの追加」といった作業を指し、これはデータに特定の意味を与えることでもあるため、ビッグデータに関連する業界にとって必要不可欠なものなのです。こういった点からも、高い精度でデータを収集し、分析するためにはアノテーションが極めて重要な役割を担っていることがお分かりいただけるでしょう。

では、そんなビッグデータの市場は近年どのように変化しているのでしょうか。

 

■アノテーション作業に欠かせない「ビッグデータ」とは

■アノテーション作業に欠かせない「ビッグデータ」とは|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

ビッグデータに明確な定義があるわけではありませんが、一般的には「さまざまな種類が含まれている巨大なデータ群」「日々大量に生成されるリアルタイム性のあるデータ群」などを指します。さまざまな技術とソフトウェア、そしてサービスが関係しているものであり、最近では「デジタルトランスフォーメーション(デジタル変革)」という切り口によって注目を集めるケースが増えている状況です。

ちなみに「デジタルトランスフォーメーション」とは、「デジタル技術を浸透させることで、人々の生活の質を高めていくこと」という意味を持った言葉であり、近年増加傾向にあるAIを活用した便利なサービスをイメージしていただければ分かりやすいでしょう。

なお、IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社が2018年に行った調査によれば、2017年のビッグデータ市場規模は2,517億7,600万円、前年比9.4%となっており、ビッグデータ市場は大きな成長を見せていることが分かります。より正確にデータを収集するための設備環境やデータ処理を行う技術など、ビッグデータの活用には「スピーディーかつ正確にデータを処理する仕組み」が欠かせません。

アノテーションは、データを特定したり分類したりする作業や、パターン化などの作業において重要な役割を果たしますので、データ活用の分野において必要不可欠な存在であることがお分かりいただけるでしょう。

(参照:株式会社モンスター・ラボ デジタルトランスフォーメーション(DX)とは?言葉の意味を事例を交えてわかりやすく解説)

 

■アノテーション作業の具体例

■アノテーション作業の具体例|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「タグ付け」「メタデータの追加」といった作業のことを指しますが、AIの機械学習においてはモデルに学習させるための「教師データ作成」を指します。教師データとは、正解データやラベルのことを指すのですが、実際にどのような作業を行っていくのでしょうか。ここからは、データの種類別にアノテーション作業の具体例をみていきましょう。

 

◆画像や動画のアノテーション作業

画像のアノテーションにおいては、主に以下のような3つの手法が存在しています。

・「家」「犬」「ペットボトル」といったように、画像の中の物体を検出する作業
・特定の領域のみ検出する作業
・画像内の物体に対して属性を追記し、分類できるようにする作業

主にこの3つに分けられるわけですが、例えば特定の領域のみ検出する作業は、「自動運転における道路の特定範囲を抽出する」という用途で用いられたりするわけです。また、アノテーションによって教師付きデータの作成を行い、それをモデルに学習させていくことによって、より効率良く画像を抽出し、分類していくことが可能になります。

 

◆テキストのアノテーション作業

対象となるものがテキストデータの場合でも、さまざまな目的でアノテーション作業が行われます。たとえば、プロモーションを実施するために顧客データを整備して分類する必要がある場合などが挙げられるでしょう。本来であれば、複数のシステムに分散している大量のデータから顧客データの整備を行うのは決して簡単ではありません。しかし、アノテーション作業の場合は、名寄せするデータの抽出を行ったり、分類項目に従って備考欄をタグ付したりと、より容易に集計・分類を行うことが可能になるのです。

 

◆音声のアノテーション作業

音声のアノテーションは、高精度な音声認識機能を持った製品を開発する場合などに用いられるケースが多くなっています。音声認識の機能を向上させるためには、さまざまなパターンの声や会話が必要であり、声を発する環境も考慮しなければなりません。そのため、大量の音声データをテキスト化したり、そのテキスト化されたデータが正確なものかどうかを確認したりする作業が行われます。

 

■アノテーションは定義が抽象的だからこそ、ゴール設定が重要

アノテーション作業の対象となるものは幅広く、その定義も抽象的です。そのため、今回ご紹介したような具体例とは大きく異なる場面に遭遇するケースも多々あるでしょう。

だからこそ、アノテーション作業によってAI活用を成功へ導くためには、データ活用の目的をしっかりと把握した上で、正しいゴール設定を行うことが重要になるのです。そのため、AIの活用によって成し遂げたい目標は何なのかを明確にした上で、アノテーション業務に取り掛かっていくことをおすすめします。
 

アノテーションのサービス比較と企業一覧を見る

 

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