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アノテーションツールとは、画像やテキストなどのデータに注釈やラベル付け(アノテーション)をおこなうツールです。AI開発における機械学習で、必要となる教師データの作成を効率化もしくは自動化できるツールです。
アノテーションツールの使用により、画像内のオブジェクトの識別やテキストカテゴリの分類、音声のテキスト化といった、さまざまな教師データに対して正確なラベル付け(アノテーション)が可能になります。
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音声アノテーションは、音声データにラベルや注釈を付けることを指します。スマートスピーカー開発のための、音声認識や音声処理の研究において重要な役割を果たします。
音声アノテーションの主な方法は以下の通りです。
トランスクリプション | 音声データを文字に変換する作業です。音声内の話者の発言を正確に文字起こしすることで、テキストデータとして利用できます。 |
発話区間のマーキング | 音声データ内の発話区間をマーキングし、各発話のはじまりと終わりを示します。発話区間の区切りや発話者の識別といったタスクに使用されます。 |
発話者識別 | 複数の話者が含まれる音声データにおいて、各発話者を特定の話者に関連付ける作業です。複数の話者が同時に発話する場合や、複数の話者が交互に発話する場合に使用されます。 |
画像アノテーションは、画像データに対して注釈やラベルを付けることを指します。商品の不良品検出や建物の外観検査、自動車の自動運転が実用化の代表例です。
バウンディングボックス(物体検出) | 特定のオブジェクトや、領域を囲む矩形のハウンディングボックスを画像上に描画します。主に物体検出や物体認識のトレーニングデータの作成に使用されます。 |
セグメンテーション(領域抽出) | 画像内の特定のオブジェクトにタグ付けをおこないます。矩形で囲むバウンディングボックスと異なり、特定のオブジェクトだけ抽出します。 |
ポリゴンセグメンテーション(多角形領域指定) | 特定のオブジェクトや領域を囲む複数の点を結んで多角形を描画します。バウンディングボックスよりも詳細な形状を示すことが可能です。 |
ランドマークアノテーション(目印検出) | 顔の認識に使われることが多いアノテーション。目や眉、鼻、口、首、輪郭など顔のパーツを点でタグ付けする作業です。 |
画像分類 | 収集した画像に対して、各画像が属するカテゴリやクラスを示すラベルを付与します。たとえば犬の画像には「犬」、猫の画像には「猫」といったラベルを付与します。
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動画アノテーションは動画認識や行動認識、動画セグメンテーションなどのタスクに利用されます。
オブジェクトトラッキング | 動画内の特定のオブジェクトや対象物をフレームごとに追跡し、オブジェクトの動きや位置を注釈付けします。物体追跡や動きの分析に使用されます。 |
動作認識 | 動画内の人や物体の動作や行動をラベル付けします。たとえば歩行や走行、ジャンプなどの行動があります。スポーツ解析やセキュリティ監視の分野で使用されます。 |
フレームレベルでの注釈付け | 動画内の各フレームに対して注釈やラベルを付与します。たとえば特定の物体やイベントの出現箇所や、タイミングをマークします。動画内の重要なイベントやシーンを識別するために使用されます。 |
ランドマークアノテーション(目印検出) | 顔の認識に使われることが多いアノテーション。目や眉、鼻、口、首、輪郭など顔のパーツを点でタグ付けする作業です。 |
テキストアノテーションは自然言語処理(NLP)や情報抽出、テキストマイニングの分野で利用されます。
カテゴリ分類 | テキストデータを異なるカテゴリやクラスに分類するための注釈付けです。たとえば文章をポジティブ、ネガティブ、または中立なカテゴリに分類する場合に使用されます。 |
エンティティ抽出 | テキスト内の特定の情報や実体(エンティティ)を識別して抽出する注釈付けです。テキスト内の人名や場所、日付、組織名などのエンティティを抽出する場合に使用されます。 |
意味役割付与 | テキスト内の各単語やフレーズに対して、その役割や意味を注釈付けする作業です。たとえば文章内の各単語が主語、目的語、動詞などの役割を持つ場合に、それらの役割を注釈付けします。 |
関係抽出 | テキスト内の異なる要素やエンティティ間の関係を特定するための注釈付けです。テキスト内の人物と組織の関係や、製品と特性の関係を抽出する場合に使用されます。 |
イベント抽出 | テキスト内の特定のイベントや、行動を識別して抽出する注釈付けです。ニュース記事から自然災害や政治的なできごと、イベントを抽出する場合に使用されます。 |
リアルタイムでアノテーションの作業状況をチェックできる機能です。開発チームの進捗を管理するのに便利。複数人で同時にアノテーション作業をおこなう場合に、作業の効率化も図れます。
画像の中から対象物を選択しラベル付けをおこなったり、音声をテキスト化し特定の単語にタグ付けをおこなったりできる機能です。
独自のAIで自動的にアノテーションを実施する機能です。画像の対象物を自動検出し、抽出、ラベル付けを自動的に実施します。自動アノテーションをおこなったデータは人の手によって個別訂正も可能です。
アノテーションツールは、自動アノテーションや自動化された作業フローを通じて、アノテーションプロセスを自動化し、作業のスピードを向上させます。ツールを利用すれば、高い精度と情報量の多い教師データをもとにAIの効率的な開発が可能です。さらに作業者の負荷が軽減され、アノテーション作業が迅速におこなわれます。
アノテーションツールは、一貫性のある注釈やラベル付けをおこない、ヒューマンエラーを最小限に抑えます。また品質管理機能を備えたツールを使用すれば、作業の品質を監視し、必要に応じて改善も可能です。
人が手動で注釈やラベル付けをおこなったあと、検証や修正をおこなう機能を搭載しているツールもあります。それにより誤ったアノテーションを見つけて修正するプロセスが効率化され、品質の向上が図られます。
アノテーションツールの導入によるメリットの1つは、ツールを使用してアノテーション作業をおこなうだけでなく、必要に応じてアノテーションを外部の専門業者に委託することが可能という点です。多くのアノテーションツール提供企業は、同時にアノテーション代行業務をおこなっています。
アノテーション代行業者は、アノテーションに関する専門知識と豊富な経験を持っています。専門知識の活用により、高品質なアノテーション作業がおこなわれ、データセットの品質向上が可能です。さらに作業を委託することで、従業員が開発などコア業務に集中できます。
アノテーションツールを選ぶ際には、自社がどのようなアノテーションをおこなうか、明確化が重要です。自社が開発するAIモデルによって、教師データ作成で必要なアノテーションが異なり、最適なアノテーションツールも変わります。
たとえば文章の中から特定の表現を抽出したいならば「テキストアノテーション」が必要です。また画像内の特定の物体をタグ付けしたい場合は「物体検出」が必要になります。
ツールによって可能なアノテーションが異なるため、自社の目的と合わせてニーズに合ったツールを選ぶことが大切です。
大量データを扱うアノテーションでは、複数の人々で作業をおこなうケースが多くなります。大人数がプロジェクト内でタスクに取り組む場合には、タスク管理機能は必須です。
作業全体の作業量や、完了タスクなど作業状況の管理ができ、さらに一人ひとりの進捗状況を確認できるので、適切な管理をおこなうことが可能になります。
ツールの操作性も需要な比較ポイントです。アノテーションでは大量のデータを扱うので、タスクに関わるメンバーがストレスなく活用できる、直感的なツールがおすすめです。マニュアル無しで直感的に操作できるツールならば業務の効率も向上するでしょう。
またツールにトライアル期間がある場合は、ぜひ試してみましょう。実際の操作性を試すことはツールを比較するうえで重要ですし、実際に導入する際に操作したことのあるツールならば、従業員へのスムーズな浸透が期待できます。
アノテーションツールを提供している企業の中には、アノテーション作業を代行している企業もあります。アノテーションを外部の企業に委託することで、従業員の負担が大幅に軽減できます。また、アノテーションに関するマニュアル作成サービスを提供している企業もあります。
専門知識が必要な作業や時間のかかる作業を専門業者に任せられることで、自社の従業員は開発などコア業務に専念できます。
AI Annotation PlatformはAI開発、運用に必要なデータの作成、編集、情報付与やプロジェクト管理機能を提供するクラウド型のwebアノテーションツールです。画像に直接コメントを付与し、質疑応答機能を備えておりWeb上で作業メンバーとやり取りがおこなえます。
アノテーションツールは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。
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