アノテーションとは？AI活用における意味と必要性を解説

AI分野におけるアノテーションとは、テキストや画像などの正しいラベリングによって、AIモデルに学習させるデータの質を高める作業です。

AIモデルの構築に活用されている機械学習では、コンピュータが大量のデータを分析するなかで、パターンやルールを学習します。AIモデルがデータを正しく認識できないと、予測や判別の精度が下がるため、質の高いアノテーションが重要です。

本記事では、アノテーションの意味と必要性、やり方を解説します。アノテーションについて理解を深め、AIの活用効果を高めましょう。

目次

• アノテーションとは
• アノテーションを実施する目的
• アノテーションの必要性
• アノテーションの種類
• アノテーションのやり方
• アノテーション実行後の教師あり学習の活用場面
• アノテーション実行後の教師あり学習の活用事例
• アノテーションのポイント
• アノテーション前に重要なデータ統合を実現する『Data Cloud』

アノテーション（annotation）とは「注釈」を意味する英単語です。AI（人工知能）分野では、AIモデル（※）に学習させるテキストや音声、画像などのデータに対して、何を表しているかを示すタグやメタデータを付与してラベリングする作業を指します。

たとえば、猫の画像に「猫」や「アメリカンショートヘア」などのタグを付与することで、AIモデルが正確に画像の内容を理解できるようにします。

アノテーションは、AIモデルの予測・判別の精度を高めるために必要な作業です。

※ AIモデルとは、AIがデータを学習して、分類や予測などの問題を解決するための仕組みのこと

アノテーションは、機械学習の予測・分類精度を高めるために必要なプロセスです。

機械学習とは、大量のデータからパターンやルールを発見し、これを活用して新たなデータを識別したり予測したりする技術です。AIを構成する要素のひとつとして、人間の「学習」に相当する仕組みを再現します。

アノテーションは機械学習の予測・分析精度に、機械学習はAIモデルのアウトプット精度に影響を与えます。そのため、アノテーションはAIの活用における重要なプロセスなのです。

アノテーションは、教師あり学習の基盤となる教師データの作成に必要です。
機械学習には、3つの学習手法があり、それぞれ活用方法が異なります。

このうち、教師あり学習の基盤となる教師データは、アノテーションによって正しくラベリングされたデータです。

たとえば、大量の写真データをもとに新たな写真を分類するケースでは、アノテーションの有無によって以下のように判別・分類の仕方が変わります。

• アノテーションしている：「人」「ペット」とラベリングすることで、人の写真を判別して分類できる
• アノテーションしていない：色や形などで似ている写真をまとめるため、「人」が「ペット」に分類されることもある

教師あり学習と教師なし学習は目的に応じて使い分けるため、優劣はありません。新たなデータを正しく分類したい、判別させたいときは、教師データのアノテーションが重要です。

アノテーションを実行する際は、アノテーションの質にも注意しなければなりません。

たとえば、「人」の写真に誤って「ペット」というタグを付与すると、新たなデータの判別で誤った判断を下す可能性が高まります。誤ったラベルが増えれば、誤学習のリスクも上がります。

こうした質の低いアノテーションを行なうと、教師あり学習の精度が低下するため、命名規則や分類方法を統一したうえで、正しくラベリングすることが重要です。

テキストアノテーションは、文章をテーマに沿ってラベリングし、分類する手法です。AIモデルは、テキストアノテーションを通じて、大量の文書データから特定のテキストを抜き出したり、類似性の高いテキストを集約したりします。

たとえば、論文に「医療」や「経済」などのラベルを事前に定義付けておくと、AIモデルはテキストから論文内容を判別し、カテゴリ分けを行ないます。

テキストアノテーションによって、AIモデルによる文書の要約や記事の分類が可能になるのです。

画像アノテーションは、画像に対してラベリングを行なう手法で、AIモデルが視覚情報を理解するための基盤となります。
画像アノテーションには、5つの手法があります。

これらの手法により、AIは画像内の情報を正確に認識・分類が可能です。
なお、連続した画像データで構成される映像データにも、画像アノテーションの技術が活用されています。

音声アノテーションは、音の種類や音量、音声の内容をもとにラベリングする手法です。まずは、音声を文字起こししてテキストデータに変換します。その後、テキストアノテーションを通じて、各単語やテキストに意味を付与する流れです。

音声アノテーションは、コールセンターでの顧客対応の分析や、スマートスピーカーにおける音声コマンド理解など、音声認識の分野で広く活用されています。

高品質な音声アノテーションにより、AIモデルが音声データを正確に理解することで、適切な応答やサービスの提供が可能です。

動画アノテーションは、映像内の対象物や動作、音声をもとにラベリングし、AIモデルの学習に必要なデータを提供する手法です。

動画は連続した画像と音声で構成されているため、画像アノテーションと音声アノテーション、テキストアノテーションの技術を組み合わせて実行します。

これにより、AIは映像内の情報を正確に理解し、行動認識や映像分類への応用が可能です。

企業がビッグデータをAIに活用する際、手動でのアノテーションは現実的ではありません。 そのため、自社のニーズに合ったアノテーションツールを導入し、効率的に教師データを作成することをおすすめします。

AIを用いるデータプラットフォームであれば、アノテーションの自動化機能が標準搭載されていることが多い傾向にあります。こうしたツールであれば、アノテーションツールを導入しなくても、作業の自動化が可能です。

アノテーションを実行した教師データを活用する教師あり学習には、次の活用場面があります。

高品質なアノテーションによって作成された教師データを用いることで、AIモデルの性能を向上させ、実用的なシステムの構築が可能です

アノテーションを実行する際のポイントは、次の3つです。

• ラベルの一貫性を保つ
• バランスの取れたデータを収集する
• 事前にデータを統合する

AIの予測や判別精度を高めるためには、適切なアノテーションが求められます。ポイントを押さえたアノテーションを実行して、AIモデルの活用精度を高めましょう。

アノテーションにおいて、不規則あるいは無秩序なラベリングは、AIモデルの学習精度を低下させるおそれがあるため、一貫性が重要です。
ラベリングのルールを事前に明確に定め、すべてのデータに対して統一された基準でアノテーションを実行することが大切です。
これにより、AIモデルの性能向上と信頼性の確保が期待できます。

偏ったデータは、AIモデルの誤判断（バイアス）を引き起こし、精度の低下を招くおそれがあります。

多様なデータを収集し、バランスの取れたデータセットを構築することが重要です。

たとえば、オーバーサンプリングやアンダーサンプリング、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）などの手法を用いて、データバランスの調整が求められます。

アノテーションの一貫性や品質を確保するためには、事前のデータ統合が重要です。
データが分散したままアノテーションを行なうと、データの欠落や矛盾が生じて、AIモデルの学習精度が低下するおそれがあります。

そのため、データプラットフォームを導入し、分散しているデータの整理・統合が必要です。データの統合によって、整合性を保つとともに、データ管理やアノテーションの効率化が可能です。

その結果、高品質な教師データを構築でき、AIモデルの性能向上につなげられます。

アノテーションの事前準備として、データ統合プラットフォームである『Data Cloud』を導入しましょう。

『Data Cloud 』は、企業内のすべてのエンタープライズデータを1つのプラットフォームに集約し、データの分断を防止します。顧客情報のように構造化されたデータだけでなく、PDFやメール、通話内容の書き起こしといった非構造化データにも対応している点が特徴です。

SalesforceのAIである『Agentforce』と連携し、出力内容を正確かつ信頼性の高い状態にブラッシュアップする「グラウンディング」を自動化できるため、高度なモデルトレーニングは不要です。

アノテーションとは、機械学習における教師あり学習の基盤となる教師データの作成に必要な作業で、テキストや画像などのデータを正しくラベリングする作業です。

AIモデルは、アノテーションによってラベリングされたデータから情報を理解し、パターンやルールを発見します。アノテーションの質がAIモデルのアウトプットの精度を左右するため、質の高いアノテーションが求められます。

企業が扱うビッグデータに対してアノテーションを手動で実行することは、非現実的です。そのため、アノテーションの自動化ツールや、アノテーションの自動化機能を搭載したデータプラットフォームの活用をおすすめします。

AI搭載型のデータプラットフォームに社内データを統合すれば、データ管理の効率化や活用精度の向上も期待できます。

『Data Cloud 』は、企業のデータを統合し、管理・分析をサポートするデータプラットフォームです。SalesforceのAIエージェントである『Agentforce』や、各ツールとの連携も可能であるため、業務効率の向上につながります。

以下の資料では、AIを活用して生産性を向上させるヒントを幅広く紹介しているので、あわせてご覧ください。