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アノテーションとは?意味や定義|AIや機械学習との関係、注意点についてわかりやすく徹底解説!

2023.11.30
annotation

皆さんはアノテーションをご存じですか?アノテーションはAIをはじめ、機械学習には絶対に欠かせないプロセスです。アノテーションがどのような影響を与えるものなのか、わかりやすくご紹介していきます。

またこの記事ではアノテーションの意味や定義、アノテーションを行う際の注意点なども解説します。

アノテーションとは?

アノテーションとはどのようなものなのか、まずはアノテーションについて解説していきます。

アノテーションの意味

まずアノテーション(annotation)の言葉の意味ですが、注記や注釈という意味合いがあります。もっとわかりやすく説明すると、カテゴリー別に分類するなど、タグ付けを行う状態を指します。

AIや機械学習において、たくさんのデータを用いることがあります。しかし、単にデータをそろえればいいというわけではありません。そのデータがどのようなデータなのか、情報を付けていくことも必要です。アノテーションはデータを有効に活用するための下処理的なプロセスと言えます。

アノテーションの定義

アノテーションは、用いる場所によってその定義が異なります。例えば、プログラミング言語としては王道である「Java」の場合はプログラムの中に記載する注釈のことをアノテーションと呼びます。一方、インターネットサイトにおけるアノテーションはまた違うのです。

インターネットサイトにおけるアノテーションはGoogleやBingなどの検索エンジンに、それぞれのデバイスに対応したURLがあることを知らせるためのサインという意味合いがあります。パソコン向け、スマホ・タブレット向けでURLが違う場合などに用いられます。

アノテーションと聞いても、使われる場所によっては全く別の意味合いになりますが、分かりやすく示すという点ではどちらも共通していると言えるでしょう。

アノテーションはなぜ必要なのか

そもそもアノテーションはなぜ必要なのか、なければ困る理由があるのか、気になる方もいるのではないでしょうか。アノテーションが必要な理由についてご紹介します。

膨大なデータを用いるから

AIや機械学習、ディープラーニングといった形でより便利なツールが生み出され、人間の目ではなく機械によって正しく判別したり、人間では想像もつかない予測を立てて見事に当てたりする状況になっています。

これらの状況は人間がこれまで積み重ねてきた過去のデータを大量に読み込ませ、機械学習を行ってきたことが関係しています。このデータは場合によっては非常に膨大となり、ビッグデータとも呼ばれます。一方で、膨大なデータだけを与えられても機械学習は難しいのです。

そこで、このデータは何のデータかを示すためにアノテーションが用いられます。何のデータかを示してあげることであとは機械学習を行っていく中でデータを有効活用してくれます。

また膨大にあるビッグデータの中から特定のデータのみを抽出して活用したいケースもあります。そんな時にアノテーションを行っていれば、より抽出しやすくなるのです。

アノテーションにも種類がある

ビッグデータを整理し、機械学習をしやすくさせるアノテーションですが、実はアノテーションにも種類があることをご存じでしたでしょうか。ここからはアノテーションの種類についてご紹介していきます。

画像や映像に関するデータ

画像や映像を用いる際にもアノテーションを行います。犬の写真などにこれは犬であることを教えるなどしていきます。これを応用したものでは自動車の自動運転をはじめ、工場で異常な製品を判別する際にも用いられます。

またiPhoneなどで行われる顔認証もその1つです。目や鼻、口などを判別する際にもアノテーションが欠かせません。機械学習を行う中で微妙な表情の変化にも対応するようになるほか、人間では瞬時に判別できない状況下にも対応できます。

音声に関するデータ

音声に関してもアノテーションを行います。音声でアノテーションを行う方法はいくつかあり、まず音声の文字起こしを行った上で単語1つ1つにアノテーションを行っていきます。これにより、「この音声=この単語」というものがインプットされ、正確な認識ができるようになるのです。

YouTubeでも文字起こし機能がありますが、英語の場合は比較的読み取れるのに対し、日本語になるとめちゃくちゃな文字起こしになっている場合があります。これは英語の音声に関してアノテーションがうまく行えているのに対し、日本語はまだ不十分であることが想定できるでしょう。また音声の音量、種類にタグ付けを行っていくケースもあります。

テキストデータ

テキストデータの場合はジャンル分けなどを示します。例えば、ニュース記事があった場合にスポーツ系の記事を読みたいと思っても、ジャンル分けがされていなければ探すのに手間がかかります。その場合に「スポーツ」のジャンルにタグ付けが行われていることで瞬時にスポーツ系の記事がチェックできるはずです。

ニュース記事はわかりやすい例えとしてご紹介しましたが、様々な文書をカテゴリー別に分けていくことはとても大事であり、データの整理には欠かせないことと言えます。

意味的(セマンティック)アノテーション

アノテーションの種類として私たちにも密接に関係しているのが意味的(セマンティック)アノテーションです。固有名詞などテキストに出てくる単語に意味を与えていく作業を意味します

Googleなどの検索エンジンをはじめ、近年増えているチャットボットをより便利に使えるようにするために欠かせません。人間とAIがより円滑にコミュニケーションをとっていく際には意味的(セマンティック)アノテーションの徹底が重要となります。

アノテーションとAIや機械学習との関係

アノテーションがAIや機械学習にどのような影響を与えるのか、その関係性についてご紹介していきます

アノテーションを行って教師データを作る

アノテーションを行う最大の理由は質の高い教師データを作るためです。教師データとは、問題と答えがセットになったデータを指します。例えば、犬や猫など動物を判別するAIを作る際に、アノテーションを行わないと何が犬で何が猫かがわかりません。犬や猫を判別するには何が犬で何が猫かを教え込まないといけないのです。

何が犬でしょうかという問題があれば、正解はこれと犬の画像をアノテーションすることで教師データが作られます。これをたくさん作り上げていくことで正解率が高まります。こうしたやり方は「教師あり学習」とも呼ばれるやり方です。

アノテーションにおける注意点

アノテーションの作業を行う際にどんな注意点があるのか、ご紹介していきます。

正確なタグ付けが必須

アノテーションは正しくタグ付けを行わないと一切意味のないAIが作られる可能性があります。例えば、自動車の自動運転システムを作らないといけないのに、人型のイラストと人間を正確に判別できなければ誤作動を起こし、とても安全なシステムにはなりません。

人の形をしていれば人間というアノテーションだと不十分で、人型のイラストと分類できるようなアノテーションをしなければなりません。先ほどのニュースの分類のようにスポーツならスポーツ、政治なら政治という分け方ならばいいものの、実際のアノテーションはより質の高いものにするために、アノテーションの作業はより細かくなります。

コストと時間がかかる

アノテーションの作業はとにかくコストと時間がかかります。正確なタグ付けが求められるのがすべてであり、質の高い教師データでなければAIとして使い物にならないことから、教師データの質が出来を大きく左右すると言っても過言ではありません。

そのため、AIを作る企業ではアノテーションのみ外注にするなど、より作業を効率的に進める対策を立てるところもあるほどです。例えば、名刺のデータを見てもらい、そこに書かれている文字や情報を入力してもらい、1枚1円などの報酬を与えるサイトもあります。アノテーションの作業は人海戦術で行われることもしばしばです。それくらいに正確なタグ付けが重要視されます。

アノテーション作業の中身や報酬について

アノテーションの作業に関しては外注で行われることが珍しくありませんが、実際にどのような形で外注がなされるのか、その中身と報酬についてご紹介します。

アノテーション作業の中身

アノテーションの作業を外注する場合、クラウドソーシングサービスなどで行われるケースや企業が請け負うケースがあります。クラウドソーシングサービスで実際にある案件を見ると、たくさんの写真が渡され、特定の物体が映っていればその物体を囲んでいく作業を行っていきます。

物体を囲んでラベルをつけていくのはまさにアノテーションの作業と言えるでしょう。アノテーションの作業を行うツール「VoTT」などに入力をしてもらうことでアノテーションが完了します。自宅でもできる作業なので、働く場所を限定したくない人にとってはアノテーションの作業も立派な仕事となりえるのです。

アノテーションの作業報酬

先ほどの画像のアノテーション作業では、1時間で写真15枚ほどの処理ができるとされ、作業の慣れが見込めれば1時間20枚と処理能力が上がると紹介されています。こうしたアノテーションの作業報酬は決して高いものではなく、よくても時給1,000円程度とお世辞にも高いとは言えません。

アノテーションは確かに重要ですが、単純作業の範疇にあるため、どうしても報酬が上がらないのが実情です。かといって、誰でもできる仕事とは言えません。間違いが許されないだけでなく、下手なタグ付けをすれば質を大きく損ねるため、検品もまた大変です。いかにシンプルにアノテーションが行えるか、この作業次第ではAIに奪われない仕事として応用できるようになります。

まとめ

アノテーションは作業自体は楽に見えるかもしれません。しかし、実際にやってみるとなかなか大変です。しかも、アノテーションの影響力は想像以上に大きく、下手なことをすればAIの出来を大きく損ね、質の悪いものに仕上がる恐れもあります。

質の高いAIを作るには質の高い教師データが欠かせません。その教師データに欠かせないのがアノテーションです。自動車の自動運転などはより高度なアノテーションが必要であり、より便利な暮らしを手にするには正確なアノテーションが求められます。

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