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田代 博之
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AI開発やデータ分析の現場で頻繁に使われる「アノテーション」「タグ付け」「ラベリング」。しかし、これらの言葉は似ているため、その違いを明確に説明できない方も多いのではないでしょうか。
本記事では、3つの用語の定義と関係性を初心者にも分かりやすく解説します。結論として、アノテーションはAIの教師データを作成する作業全般を指す広義の言葉で、タグ付けやラベリングはそれに含まれる具体的な手法の一つです。
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AI開発やデータ分析の現場で頻繁に耳にする「アノテーション」「タグ付け」「ラベリング」。これらの言葉は、データに情報を付与するという共通の目的を持つため、しばしば同じような意味で使われ、その違いが分かりにくく混同してしまう方も少なくありません。
特に、AIの機械学習モデルを構築する際のデータ準備工程において、これらの用語は密接に関連しながら登場するため、その区別はさらに曖昧になりがちです。
しかし、それぞれの言葉が指す作業の範囲や目的には明確な違いが存在します。この違いを正しく理解することは、AI開発プロジェクトの円滑な進行や、データ管理の効率化において非常に重要です。
なぜ、これらの言葉は混同されやすいのでしょうか。その背景には、主に3つの理由が考えられます。
最も大きな理由は、アノテーション、タグ付け、ラベリングのすべてが「元となるデータに対して、人間が解釈した何らかの意味や情報を加える」という基本的な目的を共有している点にあります。例えば、一枚の猫の画像に対して「これは猫である」という情報を与える行為は、文脈によってラベリングともタグ付けとも、あるいはアノテーションの一種とも表現できます。
このように、最終的なアウトプットの形式が似ているため、それぞれの言葉が持つ本来のニュアンスの違いが見えにくくなっているのです。
次に挙げられるのが、言葉が持つ意味の範囲の違いです。一般的に「アノテーション」は最も広義な言葉として使われます。データにメタデータ（付帯情報）を付与する作業全般を指し、その具体的な手法の一つとして「ラベリング」や「タグ付け」が存在するという関係性です。
つまり、「アノテーション」という大きな枠組みの中に、「ラベリング」や「タグ付け」といった具体的な作業が含まれるという階層構造が、言葉の使い分けを難しくしています。料理で例えるなら、「調理」という大きな括りの中に「焼く」「煮る」といった具体的な手法があるのと似ています。
言葉が使われるシーンや文脈によって、その意味合いが微妙に変化することも混同を招く一因です。例えば、AI開発における「ラベリング」は、機械学習モデルの正解データを作成する極めて専門的で重要な工程を指します。一方で、私たちが日常的に利用するSNSの「タグ付け（ハッシュタグ）」は、投稿の分類や検索性向上のための、より一般的な情報整理の手段です。このように、同じ「情報を付ける」という行為であっても、その背景にある目的や専門性の度合いによって、使われる言葉が異なるのです。
これらの理由から、アノテーション、タグ付け、ラベリングは混同されがちですが、それぞれの役割と定義を明確に区別することは、特にAI開発の精度を高める上で不可欠です。続く章では、それぞれの言葉の具体的な意味、手法、そして決定的な違いについて、さらに詳しく掘り下げて解説していきます。
アノテーション（Annotation）とは、直訳すると「注釈」や「注記」を意味する言葉です。ITやAI開発の分野においては、AIモデルを学習させるために使用するデータ（テキスト、画像、音声など）に対して、意味や情報（メタデータ）を付与する作業全般を指します。この情報が付与されたデータは「教師データ」や「訓練データ」と呼ばれ、AIが正しくパターンを認識し、判断を下すための「お手本」となります。
例えば、AIに「猫」の画像を認識させるためには、大量の猫の画像データに「これは猫です」という正解ラベルを付ける必要があります。この「正解ラベルを付ける」という行為がアノテーションです。AIは、このアノテーションが施された教師データを学習することで、未知の画像を見せられたときにも「これは猫だ」と高い精度で判断できるようになります。
このように、アノテーションはAI、特に機械学習のモデル開発において、その性能を根幹から支える極めて重要な工程といえるでしょう。後述する「タグ付け」や「ラベリング」も、このアノテーションという大きな枠組みの中に含まれる具体的な手法の一つと捉えることができます。
アノテーションは、対象となるデータの種類やAIに学習させたい内容によって、多岐にわたる手法が存在します。ここでは、代表的な「画像」「テキスト」「音声」の3つのデータ形式におけるアノテーションの種類と、その具体的な手法について解説します。
〇画像アノテーション 物体検出や領域分割
画像アノテーションは、AI開発の中でも特に需要が高く、自動運転技術や医療画像診断、製品の検品システムなど幅広い分野で活用されています。画像内のどの部分に何が写っているのかをAIに教えるための作業です。
代表的な手法としては、画像内の特定の物体を四角い枠（バウンディングボックス）で囲み、「車」「歩行者」といったラベルを付ける「物体検出（Object Detection）」があります。これは自動運転車が周囲の状況を認識するために不可欠な技術です。
さらに精密なアノテーション手法として、「領域分割（セグメンテーション）」が挙げられます。これは物体の輪郭に沿ってピクセル単位で領域を塗り分ける作業で、より正確な形状認識を可能にします。例えば、医療現場でMRI画像から腫瘍の範囲だけを正確に特定する際に用いられます。領域分割には、同じカテゴリのものをすべて同じ色で塗り分ける「セマンティックセグメンテーション」と、同じカテゴリでも個々の物体を区別して塗り分ける「インスタンスセグメンテーション」があります。
その他にも、人物の姿勢推定などに使われる、関節などの特徴点に印をつける「キーポイント（ランドマーク）指定」といった手法も存在します。
〇テキストアノテーション 固有表現抽出や感情分析
テキストアノテーションは、文章や単語に意味的な情報を付与する作業で、自然言語処理（NLP）技術の発展に欠かせません。チャットボットや検索エンジン、翻訳システムなどの精度向上に直結します。
例えば、文章中から人名、地名、組織名といった固有名詞を抜き出して分類する「固有表現抽出（Named Entity Recognition）」は、ニュース記事の要約や情報抽出システムで活用されています。また、SNSの投稿や商品レビューといったテキストが「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」のいずれの感情を持つかを分類する「感情分析（Sentiment Analysis）」も代表的な手法です。これは企業のマーケティング戦略や評判分析に役立てられています。
さらに、顧客からの問い合わせメールを「製品に関する質問」「料金に関する質問」といったカテゴリに自動で振り分ける「テキスト分類」や、スマートスピーカーがユーザーの「音楽を再生して」という命令の意図を汲み取るための「意図解釈」なども、テキストアノテーションによって作成された教師データをもとに実現されています。
〇音声アノテーション 文字起こしや話者識別
音声アノテーションは、音声データに対して情報を付与する作業です。スマートスピーカーの音声認識や、コールセンターの通話内容分析など、音声AI技術の根幹を支えています。
最も基本的な手法は、人の発話をテキストに変換する「文字起こし（トランスクリプション）」です。単に音声をテキスト化するだけでなく、「えーと」「あのー」といった無意味な発声（フィラー）や、咳、笑い声といった非言語音にタグを付けることもあります。これにより、より自然で高精度な音声認識が可能になります。
また、複数人が参加する会議の音声などで、誰がどの部分を話しているのかを区別する「話者識別（Speaker Diarization）」も重要なアノテーションです。これにより、議事録作成ツールは発言者ごとにテキストを整理することができます。その他、防犯システムなどで活用される、ガラスが割れる音やサイレンといった特定の音を検出する「音声イベント検出」も、音声アノテーションの一種です。
タグ付け（Tagging）とは、テキスト、画像、動画などの様々なデータに対して、その内容や特徴を表すキーワードや属性情報（メタデータ）を付与する行為を指します。「タグ」は日本語で「荷札」や「付箋」を意味するように、データに目印を付けて、後から検索したり分類したりしやすくすることが主な目的です。大量の情報の中から必要なものを効率的に見つけ出すための、基本的な情報整理の手法といえます。
アノテーションやラベリングがAI開発の文脈で語られることが多いのに対し、タグ付けはより広範なシーンで利用されています。AI開発におけるデータ整理の一環として行われることもありますが、私たちが日常的に行う情報管理やWebサイトの利便性向上のためにも広く活用されているのが特徴です。
例えば、ファイルに「重要」「2024年度」「プロジェクトA」といったタグを付けて管理するのも、このタグ付けの一種です。このように、特定のルールに基づいて情報を分類し、検索性や識別性を高める作業全般がタグ付けに該当します。
タグ付けは、私たちのデジタルライフの様々な場面に溶け込んでいます。具体的な例を見ることで、その役割や利便性についてより深く理解できるでしょう。
〇SNSのハッシュタグ
InstagramやX（旧Twitter）などで見られる「#（ハッシュマーク）」から始まるキーワードは、ハッシュタグと呼ばれ、タグ付けの最も代表的な例です。例えば、カフェで撮影した写真に「#カフェ巡り」や「#東京カフェ」といったハッシュタグを付けて投稿することで、その投稿がどのような内容であるかを示します。
他のユーザーは同じハッシュタグを検索することで、関連する投稿を簡単に見つけることができます。ハッシュタグは、投稿者と閲覧者をつなぎ、膨大な情報の中から共通の興味関心を持つコンテンツを発見するための強力なツールとして機能しています。
〇ブログやWebサイトのカテゴリ分類
多くのブログやニュースサイトでは、記事が内容に応じてカテゴリ分けされています。例えば、当サイトのようなWebマーケティングに関するブログであれば、「SEO」「コンテンツマーケティング」「広告運用」といったカテゴリが設定されているでしょう。
この記事を「アノテーション」というカテゴリに分類する行為もタグ付けの一種です。読者はカテゴリ一覧を見るだけでサイト全体のテーマを把握でき、興味のある分野の記事を効率的に探し出すことができます。運営者側にとっても、コンテンツを体系的に整理し、ユーザーの回遊性を高める上で非常に重要です。
〇ECサイトの商品タグ
オンラインショッピングサイトでは、商品に様々なタグが付与されています。「新商品」「セール対象」「送料無料」「日本製」といったタグは、ユーザーが膨大な商品の中から希望の条件に合うものを絞り込むのに役立ちます。これらのタグをクリックするだけで関連商品が一覧表示される機能は、タグ付けによって実現されており、快適な購買体験を提供する上で不可欠な要素となっています。
〇写真管理アプリのキーワードタグ
スマートフォンやパソコンで写真を管理する際、「家族」「旅行」「2023年夏」といったキーワードタグを付けて整理するのもタグ付けの活用例です。写真一枚一枚に手動でタグを付けるだけでなく、最近ではAIが写真の内容を自動で認識し、「犬」「海」「笑顔」といったタグを付与してくれるサービスも増えています。これにより、特定の思い出の写真を後から簡単に見つけ出すことが可能になります。
ラベリングとは、データに対して「これが何であるか」を示す正解のラベルを付与する作業を指します。AI、特に機械学習の分野で不可欠なプロセスであり、AIモデルが正しく学習するための「教師データ」を作成する中核的な工程です。例えば、大量の動物の画像データがあったとして、それぞれの画像に「犬」「猫」「鳥」といった具体的な名前（ラベル）を付けていく作業がラベリングにあたります。
この作業は、AIがデータの特徴を学び、未知のデータに対して正確な予測や分類を行うための基礎となります。ラベリングによって作成された質の高い教師データセットがなければ、AIは物事を正しく識別したり、判断したりすることができません。そのため、ラベリングはAI開発プロジェクトの初期段階において、モデルの最終的な性能を決定づける極めて重要な役割を担っています。
広義にはアノテーション作業の一部と捉えられますが、アノテーションがデータに情報を付与する全般的な行為を指すのに対し、ラベリングは特に「分類」を目的として、データ全体に対して一つの正解ラベルを与える作業、というニュアンスで使われることが多いのが特徴です。
ラベリングが実際にどのように活用されているのか、具体的な例を挙げてご紹介します。これらの例を通じて、ラベリングが私たちの身近なテクノロジーをいかに支えているかをご理解いただけるはずです。
〇画像分類におけるラベリング
画像分類は、ラベリングが活用される最も代表的な分野の一つです。AIに画像の内容を認識させるために、あらかじめ用意した画像データセットの一つひとつに正しいラベルを付けていきます。
これらのタスクでは、付与されたラベルがAIにとっての「正解」となり、それを元に学習を進めることで、新しい画像に対しても高い精度で分類が可能になります。
〇テキスト分類におけるラベリング
テキストデータもラベリングの重要な対象です。文章の内容をAIに理解させ、適切に分類するために用いられます。
このように、ラベリングは多岐にわたる分野でAIモデルの訓練データを作成するために実施されており、テクノロジーの進化を支える土台となっているのです。 当社のノウハウが詰まった、情報収集や比較検討に役立つ資料を、無料配布中
情報収集や比較検討されている方 必見！
「海外BPOの落とし穴 経験から学ぶ失敗しないために気を付けることは？」
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アノテーション、タグ付け、ラベリングは、いずれもデータに情報を付与する作業ですが、その目的や作業範囲、利用シーンには明確な違いが存在します。これらの違いを理解することは、特にAI開発プロジェクトにおいて、適切なデータ準備を行うための第一歩となります。
ここでは、それぞれの用語の決定的な違いを一覧表で整理し、詳しく解説していきます。
| 比較項目 | アノテーション | ラベリング | タグ付け |
|---|---|---|---|
| 目的 | AIモデルの学習のため、データに詳細な意味情報（メタデータ）を付与すること | データを特定のカテゴリに分類するため、正解の「ラベル」を付与すること | 人間が後から検索・整理しやすくするため、関連キーワードを付与すること |
| 作業範囲 | 広義。ラベリングやタグ付けを含む、データへの情報付与作業全般を指す。 | 狭義。アノテーションの一種で、主にデータ全体に対する分類作業を指す。 | 特定の目的に沿ったキーワードの付与。自由度が高い。 |
| 情報の粒度 | 細かい。ピクセル単位での領域指定や、単語ごとの意味付けなど。 | 粗い。データ全体に対して「犬」「猫」「スパム」など一つの情報を付与する。 | 中程度。一つのデータに複数のキーワードを付与できる。 |
| 主な利用シーン | 自動運転、医療画像診断、自然言語処理など高度なAI開発 | 画像分類、迷惑メールフィルタ、製品の不良品検知など | SNSの投稿、ブログ記事の分類、ファイル管理など日常的な情報整理 |
3つの用語を区別する上で最も重要なのが「目的」の違いです。アノテーションの主な目的は、AIがデータの内容を深く理解し、パターンを学習できるように「意味付け」を行うことです。例えば、自動運転車のAI開発では、画像内の「歩行者」や「信号機」をピクセル単位で正確に囲み、それが何であるかを示す情報を付与します。これは単なる分類ではなく、データに構造的な意味を与える高度な作業といえます。
一方、ラベリングの目的は、データを事前に定義されたカテゴリに「分類」することにあります。画像データセットに対して「犬」や「猫」といった正解ラベルを付ける作業が典型例です。アノテーションが「データの中の何がどこにあるか」まで教えるのに対し、ラベリングは「このデータ全体が何であるか」を教える、という違いがあります。
そして、タグ付けの目的は、主に人間による情報の「整理と検索」を容易にすることです。ブログ記事に「SEO」や「マーケティング」といったタグを付けたり、SNSの投稿にハッシュタグを付けたりする行為がこれにあたります。AIの学習が主目的ではなく、後から情報を見つけやすくするためのインデックス（索引）としての役割が強いのが特徴です。
アノテーションは、データに情報を付与する作業全般を指す最も「広義」な言葉です。そのため、文脈によってはラベリングやタグ付けもアノテーションの一種として扱われることがあります。アノテーションには、物体を四角い枠で囲む「バウンディングボックス」や、対象物の輪郭を正確になぞる「セグメンテーション」、文章中の特定の単語が人名か地名かを定義する「固有表現抽出」など、非常に多岐にわたる手法が含まれます。
ラベリングは、この広義のアノテーションに含まれる「部分的」な作業を指すことが一般的です。特に、データ全体を一つのクラスに割り当てる「画像分類」のようなタスクで使われることが多く、アノテーションの中でも比較的シンプルな作業と位置づけられます。つまり、アノテーションという大きな集合の中に、ラベリングという部分集合が存在するイメージです。
タグ付けの作業範囲は、ラベリングよりも柔軟性が高いといえます。ラベリングでは通常、一つのデータには一つの正解ラベルが付与されますが、タグ付けでは一つのデータに複数の関連キーワードを自由に付与することが可能です。ただし、アノテーションのようにデータ内部の構造にまで踏み込んだ詳細な情報付与は行いません。
これらの目的や範囲の違いから、それぞれの用語が使われるシーンも異なってきます。アノテーションは、主に最先端のAI・機械学習モデルの開発プロジェクトで不可欠な作業です。自動運転技術における物体検出、医療分野でのレントゲン写真からの病変部特定、チャットボット開発のための自然言語処理など、高い精度が求められる専門的な領域で活用されています。
ラベリングは、AI開発の中でも特に「教師あり学習」における分類タスクで広く用いられます。ECサイトにおける商品の自動カテゴリ分け、工場の生産ラインでの不良品検知システム、顧客からの問い合わせ内容の感情分析（ポジティブ／ネガティブの判定）などが具体的な利用シーンです。
タグ付けは、専門的なAI開発の現場だけでなく、私たちの日常生活や一般的なビジネスシーンでも頻繁に利用されています。代表的な例が、InstagramやX（旧Twitter）でのハッシュタグ機能です。これにより、ユーザーは興味のある投稿を簡単に見つけることができます。また、企業内のファイルサーバーで文書にタグを付けて管理するなど、情報資産を効率的に活用するためにも使われています。
AI、特に機械学習モデルの開発において、アノテーションやラベリングはプロジェクトの成否を分ける極めて重要な工程です。単なるデータ整理作業と捉えられがちですが、実際にはAIの「知能」を形成する根幹を担っています。なぜこれほどまでにアノテーションやラベリングが重要視されるのか、その理由を深掘りしていきましょう。
現代のAI開発で主流となっている手法の一つに「教師あり学習」があります。これは、AIにあらかじめ「問題（入力データ）」と「その正解（ラベル）」をセットで大量に与え、その関係性やパターンを学習させる方法です。この学習用データセットのことを「教師データ」と呼びます。
例えば、画像に写っている動物が犬か猫かをAIに判定させたい場合を考えてみましょう。まず、大量の犬の画像に「犬」というラベルを、猫の画像に「猫」というラベルを付けた教師データを用意します。AIはこれらの教師データを繰り返し学習することで、「耳の形がこうで、鼻がこうであれば犬らしい」「このような輪郭や目つきは猫の可能性が高い」といった特徴を自ら見つけ出していきます。この「正解ラベルを付与する作業」こそが、ラベリングであり、広義にはアノテーションの一部です。
つまり、教師データがなければ、AIは何が正解なのかを学ぶことができず、賢くなることができません。アノテーションやラベリングは、AIにとっての「教科書」や「参考書」を作成する作業であり、AI開発の出発点となる不可欠なプロセスなのです。
AI開発の世界には「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない）」という有名な言葉があります。これは、質の低いデータを学習させても、高性能なAIモデルは生まれないという原則を示しています。アノテーションによって作成される教師データの品質は、そのままAIモデルの予測精度や信頼性に直結します。
仮に、アノテーションの品質が低いとどのような問題が発生するでしょうか。例えば、自動運転車向けの画像認識AIを開発する際に、歩行者を見落としたり、標識を誤った種類でラベリングしたりした教師データを使えば、AIは歩行者や標識を正しく認識できなくなります。これは、人命に関わる重大な事故につながるリスクをはらんでいます。
また、医療分野でレントゲン写真から病変を検出するAIを開発する場合も同様です。わずかな病変を見逃したアノテーションデータで学習したAIは、実際の診断においても病変を見逃す可能性が高くなります。このように、アノテーションの品質はAIの性能を決定づける最も重要な要素の一つであり、その精度を1%でも高めることが、AIシステム全体の価値を大きく向上させることにつながるのです。
高品質なアノテーションが施された教師データで学習したAIは、未知のデータに対しても正確な判断を下す能力、いわゆる「汎化性能」が高まります。作業の基準が統一され、一貫性のある正確なデータを与えることで、AIはより本質的な特徴を捉え、安定したパフォーマンスを発揮できるようになるのです。
AI開発の成否を分けると言っても過言ではない、教師データの品質。その品質は、アノテーションやラベリングの正確性に大きく依存します。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミしか出てこない）」という言葉が示すように、低品質な教師データからは高性能なAIモデルは生まれません。ここでは、AI開発の精度を飛躍的に向上させる、高品質なアノテーションとラベリングを実現するための具体的な方法を2つの側面から解説します。
自社内でアノテーション作業を行う場合、作業の効率と精度を左右するのがアノテーションツールです。無料のオープンソースから高機能な商用ツールまで多岐にわたるため、自社のプロジェクトに最適なツールを選ぶことが重要になります。以下に、ツール選定の際に確認すべき重要なポイントを挙げます。
〇対応するデータ形式とアノテーション手法
まず確認すべきは、自社が扱うデータの種類と、必要とするアノテーション手法にツールが対応しているかという点です。例えば、自動運転技術の開発であれば、画像データに対して物体を四角で囲む「バウンディングボックス」や、ピクセル単位で領域を塗り分ける「セマンティックセグメンテーション」の機能が必須となります。テキストデータであれば固有表現抽出、音声データであれば文字起こしなど、プロジェクトの要件を満たす機能を備えているかを見極める必要があります。
〇操作性（UI/UX）と作業効率
アノテーションは、時に膨大な量のデータに対して手作業で行われるため、作業者の負担を軽減する操作性の高さが求められます。直感的に操作できるユーザーインターフェース（UI）であるか、ショートカットキーなどの補助機能が充実しているかといった点は、作業効率と品質に直結します。トライアル利用が可能であれば、実際にツールを操作して、作業のスムーズさやストレスの有無を確認することをおすすめします。
〇品質管理機能の有無
複数人のアノテーター（作業者）で作業を分担する場合、品質を一定に保つための管理機能が不可欠です。具体的には、作業者ごとの進捗状況を可視化するダッシュボード機能、作業結果を承認・差し戻しできるレビュー機能、作業者間の判断のばらつきを抑えるためのガイドライン共有機能などが挙げられます。複数の作業者の結果を比較し、多数決などで正解ラベルを決定するコンセンサス機能も、データの信頼性を高める上で有効です。
〇セキュリティとデータ管理体制
アノテーション対象のデータに、個人情報や企業の機密情報が含まれるケースは少なくありません。そのため、ツールのセキュリティ対策は極めて重要な選定基準となります。自社のサーバーにインストールして利用するオンプレミス型か、サービス提供者のサーバーを利用するクラウド型かによっても管理方法は異なります。アクセス権限の管理、データの暗号化、監査ログの取得など、自社のセキュリティポリシーに準拠した運用が可能かどうかを事前に確認しましょう。
〇コストとライセンス形態
ツールの導入・運用コストも重要な判断材料です。無料で利用できるオープンソースソフトウェア（OSS）は初期費用を抑えられますが、自社での環境構築や保守・運用、トラブル対応のコストが発生する可能性があります。
一方、商用ツールはライセンス費用がかかりますが、手厚いサポートや高度な品質管理機能、強固なセキュリティが提供される場合が多く、総合的なコストパフォーマンスで優れることもあります。利用人数やデータ量に応じた料金体系を比較し、プロジェクトの規模や予算に合ったツールを選定することが肝要です。
高品質な教師データを効率的に確保するもう一つの有力な選択肢が、アノテーション作業を専門企業に委託する代行（外注）サービスの活用です。自社リソースの課題を解決し、より高品質なデータ作成を実現できる可能性があります。ここでは、外注のメリットと委託先を選定する際のポイントを解説します。
〇アノテーションを外注するメリット
アノテーションの外注には、主に4つのメリットがあります。第一に「コア業務への集中」です。煩雑なアノテーション作業を外部に委託することで、自社のエンジニアや研究者はAIモデルの開発や改善といった本来の業務にリソースを集中できます。第二に「品質の担保」です。専門企業は経験豊富な人材と確立された品質管理プロセスを有しており、一貫性のある高品質な教師データの納品が期待できます。第三に「コストと時間の削減」です。自社でアノテーターを雇用・教育するコストや、作業環境を整備する手間を削減できます。特に大規模なプロジェクトの場合、専門企業が持つリソースを活用することで、短期間でのデータ作成が可能になります。最後に「専門知識の活用」です。医療画像や法律文書など、特定の専門知識を要するアノテーションにも対応できるため、自社にない知見を補うことができます。
〇アノテーション外注先の選定ポイント
多くのメリットがある一方、委託先の選定を誤るとプロジェクトの失敗に繋がりかねません。信頼できるパートナーを選ぶためには、以下の点を確認することが重要です。
アノテーション、タグ付け、ラベリングは混同されがちですが、本記事で解説した通り、それぞれ目的や作業範囲が異なります。特にAI開発の分野では、アノテーションはAIモデルの性能を決定づける教師データを作成する極めて重要な工程です。なぜなら、データの品質がAIの判断精度に直結するためです。それぞれの違いを正確に理解し、適切なツールや外注サービスを活用することが、プロジェクト成功の鍵となります。
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アンドファン株式会社
中小企業診断士 田代博之