2024.01.16 アノテーションとは？AIや機械学習での重要性や種類について

その中でも、「アノテーション」はAIの領域で特に重要な役割を果たしています。

アノテーションは教師あり学習の中で分析対象データにラベルを付与するプロセスであり、その精度は学習の成果に直結します。

しかし、高品質なラベル付きデータを揃えるには労力が必要です。

この記事では、アノテーションの特性と注目されている理由、そして種類や主な課題について解説します。

アノテーション（annotation）は、テキストや音声、画像や動画などのデータにタグやメタデータを付ける作業です。

AIや機械学習の分野では分析対象データにラベルを付与するプロセスを指します。

これは「教師あり学習」で行われ、データ収集プロセスでラベルを付与し、そのラベルを目的変数として学習を行います。

非構造化データの場合、ラベルの付与は手動で行うことが多いです。

教師あり学習は、既知の入出力データを使って計算する機械学習手法です。

これは、画像認識、機械翻訳、異常検知など、多くの分野で適用されています。

近年、働き手が減ってきているため、ビッグデータとAIを上手に使うことが重要になってきました。

ビッグデータは膨大な情報を持っていて、それを整理したり、管理したりするのが大変です。

そこで、アノテーションが役に立ちます。

アノテーションは、データを整理して使いやすくする作業です。

データを簡単に分類、検索、解析することができ、早く正確に意思決定をするために必要です。

特にAIでは、アノテーションがあるデータは、AIが学習するための基本的なデータとなります。

正しいアノテーションがあると、AIは複雑なパターンを理解し、有益な情報を見つけ出すことができます。

ビッグデータを使ったビジネスの成長やAIの発展には、アノテーションがますます必要になってきています。

上記プロンプトを用いることで、希望に沿った回答をChatGPTから得ることができます。

各種アノテーションには役割と方法があり、使用されるコンテキストによって異なります。

以下に、各アノテーションの種類について説明します。

テキストアノテーションは、文章やSNSの文に内容、感情、意図を示すラベルを貼る作業です。

この作業を通じて機械学習のデータセットを作成し、コンピューターが文章を理解するための学習を行います。

テキストアノテーションには主に3つの種類があります。

1つ目は「セマンティックアノテーション」です。

文章中の人名や地名など具体的な要素に、その意味を示すラベルを貼ります。

これにより、文章中の人物や物の関係性を理解します。

2つ目は「センチメントアノテーション」です。

文章の感情を判定し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのどれに該当するかをラベル化します。

3つ目は「インテントアノテーション」です。

文章の目的や意図を解釈し、その人が何を求めているのかを判断してラベルを貼ります。

これらのラベル貼りの作業により、コンピューターは文章を理解する能力を向上させます。

画像アノテーションは、パソコンが写真内の物体や場所を理解するための重要な作業です。

物体の位置や大きさを示すために、四角い枠（境界ボックス）を使用します。

さらに、もう1つの方法として「セグメンテーション」が2種類あります。

まず「インスタンスセグメンテーション」は、写真内の物体を個々に分けて、その形や種類を特定する方法です。

これは物体を詳細に識別でき、パソコンに細かな作業をさせる際に有用です。

同じ種類の物でも、それぞれを別々に考えることができ、他の物と混ざることがありません。

次に「セマンティックセグメンテーション」は、写真を構成する小さい点（ピクセル）ごとに、それが何であるかをマークする方法です。

これは写真全体や一部を大まかに見るのではなく、非常に細かいレベルで写真内の物体や場所を名付けたり、分類したりします。

この手法は、深層学習というパソコンに写真を学習させる技術で使用され、自動運転の車や医療画像解析、品質チェックの機械など、さまざまな場面で活用されています。

ビデオ（動画・映像）アノテーションは、動画内の対象（人や車など）に名前を付けたり、その動きをマークしたりする作業です。

この作業には単一画像方式と連続フレーム方式があります。

単一画像方式では、動画を1コマずつに分けて、それぞれに注目して名前を付けます。

しかし、1分間に約1,800コマもあり、それぞれに注意を払うのは大変です。

連続する画像の中で同じものを次も同じと見分けるのは難しく、間違いが発生しやすいです。

連続フレーム方式では、動画の中で発生する一連の行動やイベントに注目して、それに名前を付けます。

最近では自動化ツールで作業がより楽になり、コンピューターが動画内の対象や場所を自動的に見つけ出し一連の流れを把握します。

しかし、撮影した動画がぼやけていると、物を正確に把握するのは難しくなります。

特に、監視カメラの映像はその典型例です。

このような場合に間違いなく名前を付けるためには、画像をより詳細に識別するツールを巧みに利用する工夫が必要です。

音声アノテーションとは、人の発言を文字に変換し、その意味をマークする作業です。

音声認識では、誰かの発言を文字に変換し、音の種類や発生源、話し手の感情までを識別して情報として活用します。

これには、音楽、車のクラクション、自然の音なども含まれます。

話には、具体的な事柄を示す「商品名」や「会社名」だけでなく、「そうだね」「本当に」「ん？」のような感情を示す言葉も含まれます。

これらの言葉も重要で、それぞれに意味を付けて記録します。

アノテーションは、データ関連の複数の問題を抱えています。

まず、品質を維持しながらこれを行うのは難しく、誤ったラベルの付与や不統一な方法での付与はコンピュータがデータを学習する能力を低下させる可能性があります。

さらに、大量のデータに一つ一つラベルを付けることは時間と労力がかかります。

人による視点の違いから、全員が同一の作業を行うのは困難です。

統一するためには、厳密なルールの作成や、全員がルールに従って適切に作業できるようにトレーニングが必要です。

これには専門的なスキルを持つ人を雇う必要があり、コストもかかります。

また、個人情報の保護やデータの安全な取り扱いも重要な要素です。

効率的な作業を進めるためには、適切なツールやソフトウェアの選択も欠かせません。

データの種類によっては、それぞれ異なるアノテーション方法が必要となる場合があり、それを管理し、各データに最適な方法を選択するのは大変です。

世界中で使用される製品では、さまざまな言語でのアノテーションが必要となり、言語間の違いを適切に表現することは難しいです。

これらの問題を解決するためには、ラベル付けツールの改善、作業者のスキルアップ、作業の自動化技術の利用などが考えられています。

本記事では、AIの領域で特に重要な役割を果たしている「アノテーション」について紹介しました。

アノテーションとは、テキスト、音声、画像、動画などのデータにタグやメタデータを付ける作業のことです。

例えば、画像認識では、人名や地名などの具体的な要素に対して、その意味を示すラベルを貼ります。

アノテーションを効果的に利用することで、AIの性能を大幅に向上させることが可能です。

ただし、品質の高いアノテーションをするためには、専門的な知識と技術が必要であり、それは手間と時間がかかる作業です。

そのため、アノテーションの効率化と質向上に向けた研究が進められています。

TEXT：PreBell編集部
PHOTO：iStock