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6月14日に公開する。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く。

アノテーション（annotation）とは、「注釈」という意味の英語。要するに「注意を与える」という意味を持つ言葉なのだが、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。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ない。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。

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らない。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ない。

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る。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。

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る。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。

本書では、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事例やユースケースを紹介する。

DX雑誌掲載企業　コンテンツ一覧
・アッペンジャパン・・「画像データ」
・ソフトバンク・・・・「画像データ」
・TaskUs・・・・・・・「画像データ」
・FastLabel・・・・・・「自然言語処理データ」
・プロフィールド・・・「画像データ」

DX雑誌「AI教師データ作成のキーポイント」の入手方法
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