アノテーションとは？その種類や仕組み、実際のやり方について解説！

AIの世界で重要なプロセスである「アノテーション」とは一体何でしょうか。
データに解説を付け、AIが正しい学習を重ねるための基礎作りを行う作業、それがアノテーションであり、学習データ作成の際には欠かせないステップです。

本記事ではその概念を紐解き、画像、音声、テキストそれぞれのデータに対するアノテーションの方法や実践例を紹介し、具体的なアノテーションツールや代行サービスを例示しながら、AI開発におけるアノテーションの重要性に触れていきます。

また、自らアノテーションを行う際のポイントや利点、注意すべき点についても言及しており、AI技術者だけでなく、これからAIの勉強を始める方にも参考になる内容となっています。

アノテーションとは

アノテーションとは、簡単に言うと「データに説明を付ける作業」です。
たとえば、AIが何かを学ぶためには、その「正解」を教えてあげる必要があります。この「正解」を教える作業がアノテーションです。場合によっては、タグ付け、ラベリング、マーキングなどとも呼ばれます。

教師データとは

AIに学習させるためには、正解が分かっている「教師データ」が必要です。例えば、「これは猫です」「これは犬です」といった具合に、データに対して「正解」をラベルとしてつけるのが教師データです。
AIが勉強するときに使う「説明が付けられたデータ」とも言えますね。AIはこの教師データを基に学習し、未来のデータに対しても予測ができるようになります。

簡単に言うと、AIに「こういう時はこうなるよ！」と教えてあげることが教師データなんです。

AI開発におけるアノテーション

アノテーションは、AI開発において本当に重要なプロセスです。なぜなら、アノテーションによってデータが意味を持つようになり、AIがそのデータを理解できるようになるからです。

ちょっとしたラベル一つで、AIは「これが何か」「どういうことが起こるのか」を学びます。
アノテーションはAIを育てる「先生」のような役割を果たしていると言えるかもしれません。

以下の画像が、AI開発の中でのアノテーションの位置付けを図で示したものです。

アノテーションと教師データの関係性

アノテーションの種類

アノテーションは、データの種類に応じてさまざまな方法があります。例えば、画像や音声、テキストなど、データの特性に合わせたアノテーションが求められます。
それぞれの方法には特徴があり、どんなAIに向いているかによって使い分けが必要です。

ここでは、主要なアノテーションの種類について、実際にどう使われるのかを見てみましょう。

画像・動画データ

画像・動画データのアノテーションでは、その画像・動画に写っているのもにタグ付けを行います。動画データのアノテーションでは、画像データのアノテーションのプロセスがさらに複雑になり、物体の動きを追跡することが必要となります。

画像・動画データのアノテーションは、主に以下の5種類に分類することができます。

• 物体検出(バウンディングボックス)
• 領域抽出(セグメンテーション)
• 多角形で領域指定(ポリゴンセグメンテーション)
• 目印の検出(ランドマークアノテーション)
• 画像分類(クラフィケーション)

物体検出(バウンディングボックスアノテーション)

バウンディングボックスアノテーションは、この物体検出において最も一般的な手法で、画像内の物体を長方形（バウンディングボックス）で囲む方法です。
そして、その物体を「人間」、「電車」、「食べ物」などとラベル付けします。これによって、AIは「ここに何があるんだな」と理解できます。

たとえば、自動運転車が「この画像には歩行者がいる」ということを理解するために使われます。

以下の画像では「車」を認識し、正方形で囲んでいます。

バウンディングボックスアノテーション (引用元：ANOLYTICS)

領域抽出(セマンティックセグメンテーション)

セマンティックセグメンテーションは、画像内のすべてのピクセルにラベルを付け、どのピクセルがどの物体や背景に属するかを特定する方法です。
例えば、「これは道路」「これは歩道」といったように、画像内の領域に名前をつけていきます。

AIはこれを使って、画像の内容をより深く理解できるようになります。

例えば、以下の画像内の「車」のすべてのピクセル（青）には「車」のラベルが、人間のすべてのピクセル（オレンジ）には「人間」などのラベルが付けられます。

セマンティックセグメンテーション (引用元：ANOLYTICS)

多角形で領域指定(ポリゴンセグメンテーション)

ポリゴンセグメンテーションは、画像内の物体の形状をより正確に捉えるために、多角形の領域で物体を囲むアノテーション方法です。これは、1つ目に紹介したバウンディングボックスアノテーションの精度を高めたバージョンともいえます。

アノテータが物体の輪郭に沿って複数のポイントを配置し、それらをつなぐことでポリゴンを作成します。複雑な形状を正確に捉えることができ、物体が複数の形状にまたがっている場合でも詳細なアノテーションが可能です。

先ほど紹介した領域抽出に比べて多角形であることから少し角があるものの、より立体的に囲まれていることがわかります。

ポリゴンセグメンテーション (引用元：ANOLYTICS)

目印の検出(ランドマークアノテーション)

ランドマークアノテーションは、画像内の特定のポイント（目印、関節、特徴点など）に注目してアノテーションを行う方法です。

以下のように人間の顔の重要なポイントなどを検出して、顔認識やポーズ推定を行います。また、目、眉、鼻、口など細かくポイントを検出することで、些細な表情の変化や、表情から感情を読み取ることも可能です。

ランドマークアノテーション (引用元：ANOLYTICS)

画像分類(クラフィケーション)

クラフィケーションは、画像全体を一つのカテゴリに分類するタスクです。
これは、物体検出やセグメンテーションと異なり、画像内の個々の物体に注目するのではなく、画像全体に対して単一のラベルをつけます。

物体の境界を気にせず、単純な分類問題として画像を処理できるため、大量のデータを効率的にアノテーションできます。

音声データ

音声データのアノテーションは、音声認識によって音声を書き起こし、それぞれの単語にタグ付けを行います。「家」や「犬」などの名詞の他に、「えー」や「ああ」などの感嘆詞にもタグ付けを行うのが特徴です。

音声データのアノテーションは、コールセンターなどで利用されています。音声認識システムを用いて会話をテキスト化し、AIがテキストを読み取ることで、マニュアルの回答を自動的に表示することが可能になります。

以下ではノイズと人の話し声を人毎に認識しています。

引用元：MINDY SUPPORT

テキストデータ

テキストデータでのアノテーションでは、事前に設定した項目をもとに、テキストの文章や段落をタグ付けを行います。
例えば、人名、組織名、地名など特定のカテゴリに関連する単語やフレーズを識別し、タグ付けします。

これらは、テキスト内の情報を構造化し、特定の用語やフレーズがどのような意味を持つかを明確にするために重要です。

テキストデータのアノテーションは、ニュース記事をエンタメやスポーツに分類したり、文書から特定の情報を抽出したりするのに使用されています。

他にも、チャットボットでテキストの意図を理解し、自動応答を行うことも可能です。

引用元：ANOLYTICS

アノテーションを行うメリット

アノテーションをすることで、AIは学習しやすくなり、その結果、さまざまなメリットがあります。
例えば、モデルの精度が上がったり、データの質が良くなったり、意思決定がより正確になるなど、アノテーションを行うことでAI開発が大きく進展します。

具体的にどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。

モデルの精度向上

アノテーションにより、データに対して正確なラベルを付与することで、モデルが正しく学習できるようになります。
モデルがデータ内のパターンを効果的に学習することで、新しいデータに対しても正確な予測や分類ができるようになります。

特に、高度な画像分類やテキスト処理などでは、正確なラベルが不可欠です。

データの品質向上

アノテーションを行うことで、データセットの品質が向上します。ラベルを付けるプロセスでデータを見直すことになり、ノイズや誤りのあるデータを検出して取り除くことができます。

高品質なデータセットは、モデルの学習を正確に行うための基盤となります。データに誤りやノイズが少ないほど、モデルが過学習や未学習に陥るリスクが低減し、より正確な予測が可能になります。

ビックデータ管理の効率化

アノテーションを行うことで、ビッグデータの整理・管理が効率的に進められ、ビッグデータ活用の精度が高まります。アノテーションを通じて、データを整理することで、データの管理がしやすくなるほか、データ分析プロセスがスムーズに進みます。

意思決定の精度向上

アノテーションを行ったデータを基にしたAIモデルは、より正確な予測や分類ができるため、意思決定の精度が向上します。

ラベル付けされたデータに基づく分析により、ビジネスやプロジェクトの意思決定に必要なインサイトを迅速に得られ、より根拠のある戦略的な判断が可能になります。

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アノテーションを行う際の注意点

アノテーション作業は非常に重要ですが、注意すべき点も多いです。ルールを守りながら作業を行うことで、データの品質やAIのパフォーマンスに良い影響を与えることができます。

注意点は以下の通りです。

一貫性を持たせる

アノテーションは慎重にかつ一貫性を持って行う必要があります。標準化されたガイドラインがないと、異なるアノテーターが同じデータに対して異なるラベルを付けてしまう可能性があります。

これにより、データの不整合が生じ、AIモデルの学習に混乱を招くことになります。

データバイアスを避ける

アノテーションを行う際には、データのバイアスを避けることも非常に重要です。バイアスがデータセットに染み込むと、AIモデルもバイアスを持つことになり、特定のグループや特定の条件に対して不公平な判断を下す原因になります。
特に、民族性、性別、年齢などの属性に関してのバイアスが問題となることがあります。

ラベル付けする際には、特定の条件や背景に基づく先入観を排除し、バイアスの影響を最小限に抑えることが求められます。また、データのバランスが取れているか確認するために、データセット全体をレビューすることも有効です。

データのプライバシー保護

また、アノテーションの際には、データのプライバシーを尊重し、個人情報保護規格に従って作業を行う必要があります。
顔認識データセットを作成する際には、取得した画像の中の個人が特定されないようにするなど、倫理的な配慮が求められます。

また、機密性の高いデータに対しては、アノテーション作業にアクセスできる人を制限する必要があります。データの取り扱い方に関する規定を設け、データ漏洩を防ぐための管理体制を整えることが重要です。

アノテーションのやり方

アノテーションを行う場合、自分で手動で行う方法と、アノテーションサービスを利用する方法があります。

それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、プロジェクトの規模や要件によって選択肢が変わります。
以下では、それぞれの方法を解説します。

自分で行う場合

アノテーションを自分で行う場合、データに対して手動でラベルを付けます。この方法は、小規模なデータセットやカスタマイズされたアノテーションが必要な場合に向いています。

https://www.youtube.com/watch?v=RR_dTNrlspw&t=137s

以下でアノテーション作業の手順について、解説していきます。

データセットの準備

アノテーションするためのデータ（画像、テキスト、音声など）を整理します。構築したいAIモデルによって、必要となるデータが異なるので、必要なデータを集めていきます。

アノテーションツールの選定

目的に合わせて使うアノテーションツールをインストール、もしくはオンラインで使えるツールを選びます。
必要な機能が搭載されているか、使いやすさ、導入のしやすさなどを考慮していきましょう。

また、アノテーションの作用効率を極限まで高めたい場合は、課題に合わせて専用のアノテーションツールを作るという方法もあります。

ツールの作成に時間がかかったとしても、アノテーション作業が効率化されるため、合計の作業時間は短くなる可能性があります。

アノテーション作業

選んだツールを使って、画像やテキストに対してラベルを付けます。
例えば、車や人をバウンディングボックスで囲み、「Car」などのラベルを付けます。

半自動や自動機能がある場合は、それらを活用することで、アノテーション作業の効率を上げることができます。

アノテーション結果の確認と修正

付けたラベルに間違いがないかの確認を行います。間違いを発見した場合、修正作業を行いアノテーションの精度を高めていきます。

データの保存

アノテーションが完了したら、ツールごとの形式でアノテーションデータを保存します。

アノテーションの実践例

今回はAI総合研究所のロゴをアノテーションしてみます。

簡単にPythonで、画像に対して手動でアノテーションを追加するものです。特に、OpenCVライブラリを使って、画像にバウンディングボックス（矩形）を描画するコードを書くと以下のようになります。

import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow

# アノテーションする画像を読み込む
image_path = 'ご自身のimgパスをいれます'
image = cv2.imread(image_path)
clone = image.copy()
annotations = []

# 手動で文字部分のバウンディングボックスを指定（例: [(x1, y1, x2, y2), ...]）
# 例: 文字「A」の位置
annotations.append((50, 50, 100, 100))  # 左上(x1, y1)、右下(x2, y2)

# アノテーションを画像に描画して確認
for (x1, y1, x2, y2) in annotations:
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 画像を表示
cv2_imshow(image)

# アノテーション結果を出力
print("Annotations:", annotations)

このコードを実行すると指定された範囲（今回は左上（50, 50）から右下（100, 100）までの領域）に緑色のバウンディングボックスが画像に描画されますね

このように簡単に実行することができます。

アノテーション代行サービスを利用する場合

アノテーションを行う際には、アノテーション代行サービスを利用するのが一般的です。アノテーション代行サービスを使用することで、効率的にアノテーションを行うことができます。
特に大規模なデータセットを扱う際には、手動の作業では限界があり、アノテーション代行サービスを利用することで、時間やコストの節約が見込めます。

アノテーションツール・代行サービス

この章では、自分でアノテーションを行う際に使用するアノテーションツール、そして外部に受注する際に使用するアノテーション代行サービスをいくつか紹介します。

アノテーションツール

アノテーションツールを選定する際には、プロジェクトに適したデータ形式やタスク（画像、テキスト、音声など）をサポートしているか、自動化機能やコラボレーション機能が必要かなどを考慮することが重要です。

LabelBox

参考:LabelBox

LabelBoxは、画像や動画、テキストなどに対するアノテーションを提供するクラウドベースのプラットフォームです。一定の利用料までは、無料で使用することができ、プロジェクトの規模や機能に応じた有料プランもあります。

自動アノテーション機能も搭載しており、ラベル付けの作業を効率化できます。また、チームでの共同作業ができるように設計されています。

ProLabel

参考:ProLabel

ProLabelは、日本のProfieldが提供するアノテーション作業とデータセット管理の効率化、コスト削減に役立つ自動アノテーションツールです。

ProLabelは、収集したデータを拡張するためのツールも提供しており、少量のデータでも枚数を増やして大規模なデータセットを構築できます。これにより、モデルの訓練に必要なデータが不足している場合でも、効果的にデータを増やすことができます。

LabelMe

LabelMeは、MIT(マサチューセッツ工科大学)が開発したオープンソースの無料アノテーションツールです。拡張性に優れており、Pythonベースでのカスタマイズや機能拡張を行えます。

LabelMeは完全に無料で、誰でも利用できるオープンソースツールです。アカウントの作成やログインも不要で、簡単なアノテーションであればすぐに実行できるツールとなっています。

V7

参考:V7

V7は、AI開発のためのデータ管理、アノテーション、モデルトレーニングを包括的にサポートするプラットフォームです。V7は、AIによる自動アノテーション機能を提供しており、特に物体検出やセグメンテーションタスクを効率化できます。事前トレーニングが不要で、簡単に使用できる点も魅力です。

AIMMO Enterprise

参考:AIMMO Enterprise

AIMMO Enterpriseは、韓国TOPクラスのアノテーションサービス会社であるAIMMO社が提供するアノテーションツールです。ブラウザ上で動作するウェブアプリであり、インストールもバージョン管理も不要なことが特徴です。

アノテーション代行サービス

様々なアノテーション代行サービスが存在するため、導入を検討する際には、プライバシーとデータ保護に対してどのように対応しているか、サポートの質、プラットフォームの使いやすさ、そしてコストパフォーマンスを考慮することが重要です。適切なアノテーションサービスを選ぶことで、AIプロジェクトの成功率を高め、結果的にビジネス価値を生み出す可能性が高まります。

TASUKI Annotation

*参考:TASUKI Annotation *

TASUKI Annotation は、ソフトバンク内のAI開発経験を基に構築されたアノテーションサービスです。このサービスは、データの収集や加工を効率的に行い、特にAIモデルの学習に必要な高品質の教師データを提供します。

これまで、危険運転を予知する判定をAIで行うソリューション開発や作業現場で人が行う判断をAIに任せる自動判定サービスの開発などに利用された実績があります。

FastLabel

参考:FastLabel

FastLabel
は、幅広いアノテーションの種類を提供するアノテーションサービスです。上記で解説した「画像・動画」「音声」「テキスト」など、アノテーションに必要な機能を兼ね備えています。

harBest for Data

参考:harBest for Data
harBest for Dataは、開発したいAIに合わせて、幅広いデータ形式での収集・アノテーションを実現できます。企業の代わりに、データの取集・作成を全国のクラウドワーカーが行うのが特徴です。

全国のクラウドワーカーがデータの収集やアノテーション作業を行うため、企業の内部リソースを大幅に削減できます。また、クラウドワーカーが多数いるため、データの収集やラベリングが迅速に行われます。

ANNOTEQ

参考:ANNOTEQ

ANNOTEQは、日本で唯一のマイクロタスク型クラウドソーシング連動アノテーションサービスです。実働100万人以上を誇るクラウドワーカーを最大活用することで大量作業の実施を高速で行っています。

データのラベリング作業を細分化し、マイクロタスクとしてクラウドワーカーに割り当てることで、作業効率を最大限に高めています。このアプローチにより、複雑なアノテーション作業もスピーディーに行えます。

矢崎の画像アノテーションサービス

参考:YAZAKI

矢崎の画像アノテーションサービスは、矢崎株式会社によって提供されるアノテーションサービスです。

アノテーション作業は、経験豊富な矢崎の社員が担当しており、高品質かつ精度の高いラベリング作業が行われます。手作業が必要な精密アノテーションにも対応しています。
また、低解像度の画像や、対象物が多く含まれている複雑な画像にも対応しているため、一般的な自動アノテーションツールでは難しい作業もカバーしています。

まとめ

この記事を通じて、アノテーションの重要性とその役割について少しでも理解が深まったのではないでしょうか。AI開発にはデータが欠かせませんが、データがどれだけ大切か、そしてどれだけ手間と時間をかけて整理し、正確にラベルを付けるかが、最終的な成功を左右します。アノテーションは、まさにその基盤を作る作業であり、AIが賢く、そして正しく動くために必要不可欠なステップです。

少し手間がかかるかもしれませんが、これからのAI時代において、アノテーション作業はますます重要になっていきます。あなたもこの記事を参考にして、しっかりとしたデータ基盤を作り上げ、より良いAI開発に貢献できることを願っています。