DX雑誌「AI教師データ作成のキーポイント」

AIポータルメディア「AIsmiley」

企業のDXを推進する国内最大級のAIポータルメディア「AIsmiley」を運営するアイスマイリー（東京都渋谷区、代表取締役：板羽晃司）は、AI教師データの事例を紹介するDX雑誌「AI教師データ作成のキーポイント」を2022年6月13日に公開致しました。本誌では、実績のある AI 企業 5社が画像データのアノテーションをメインにアノテーション作業のコツを踏まえながら事例やユースケースを紹介していきます。

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■アノテーションとは？

アノテーション（annotation）とは、「注釈」という意味の英語です。要するに「注意を与える」という意味を持つ言葉なのですが、ビジネスシーンにおいては「テキストや音声、画像といったさまざまな形態のデータに、タグやメタデータを付ける作業」のことを指します。
AIの開発においては、正確なタグ付けが行われたデータを大量に用意する必要があるのです。その「正確な学習」を行うためには、ただ大量のデータを用意すれば良いというわけではありません。AIの開発においては、正確なタグ付けが行われたデータを大量に用意する必要があるのです。
ディープラーニングの場合には、高精度のAIモデルを作成するために「1万〜10万件の画像データ」を用意しなければなりません。これほどの量の画像データを用意するのは決して簡単なことではなく、むしろ画像データの収集段階で挫折してしまうケースも多くあります。

■自社で活用できるアノテーションツールの普及が進む

最近では、自社でアノテーションを行えるツールや、アノテーションを丸ごと委託できるサービスなども多くなってきています。たとえば、タクシー会社の各タクシーに搭載されたドライブレコーダーから「道路のひび割れ」に関するデータを収集し、ある一定以上のひび割れを検知するモデルを構築できれば、道路点検の業務を大幅に効率化することができるのです。
このように、これまで別の用途で用いられていたデータであっても、新しく抽出したい情報の要件定義に沿ったアノテーションによって、また別の可能性を見出すことができるようになります。一見、活用の余地がないように思えるデータも、少し考え方を変えるだけで新たな可能性が生まれる可能性も十分にあるのです。

■DX雑誌掲載企業　コンテンツ一覧

・アッペンジャパン株式会社・・「画像データ」
・ソフトバンク株式会社・・・・「画像データ」
・TaskUs・・・・・・・・・・「画像データ」
・FastLabel株式会社・・・・　「自然言語処理データ」
・株式会社プロフィールド・・・「画像データ」