AI開発において欠かせないアノテーションですが、学習データのラベル付けやタグ付け作業を面倒に感じている方も多いのではないでしょうか。実は、そんなアノテーションの工程にも生成AIを活用できるので、コストや時間的リソースを節約したいのであれば利用しない手はありません。
そこで今回の記事では、生成AIを使ったアノテーションについて詳しく解説していきます。最後まで目を通していただくと、生成AIをアノテーションに活用するメリットやデメリットを理解できるので、アノテーションを生成AIに任せるかどうかの判断ができるようになるはずです。
ぜひ最後までご覧ください。
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アノテーションとは
アノテーションとは、わかりやすく説明すると、英語で「注釈」や「注解」を意味する言葉です。IT用語では、特定のデータに情報タグ（メタデータ）を負荷することを指しています。
近年では、おもに機械学習やAI開発の現場で使われることが多く、教師データを作成する際に必要とされています。アノテーションの言葉の意味そのものを理解しておくと、AI開発におけるアノテーションもスムーズに理解できるはずです。
なお、生成AI開発の課題について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
なぜアノテーションが重要なのか
アノテーションは、膨大なデータを価値ある情報へと変換するために欠かせない作業です。近年はビッグデータの収集が進み、ビジネスや研究で大量のデータを効率的に管理・活用することが求められています。
その際に必要になるのが、データに意味や属性を付与するアノテーションです。
特に「教師あり学習」を活用したAI開発においては、アノテーションが欠かせません。教師あり学習とは入力例と正解の出力例を与えて他の入力に対しても正解が出力できるモデルを目指す、というアルゴリズムのこと。その工程のうち、入力例と正解の出力例を用意する際にアノテーションが用いられているんです。
そんなアノテーションは、後述するようにクラウドソーシングで行われることもあります。将来的にアノテーションが副業として普及するかもしれません。
AI開発におけるアノテーション
AI開発における「アノテーション / annotation」とは「注釈」の意味どおり、学習データに説明を付ける処理のこと。具体的には、テキスト / 画像 / 音声…etc.さまざまな形式のデータに、「それが何を意味するデータなのか」を説明するラベル・タグを付ける作業となります。AIの性能を大きく左右する重要な工程です。
※ちなみにYouTube / Google Meet / Javaにも「アノテーション」がありますが、それぞれ意味は異なっています。詳しくは、以下を参照ください。
- YouTubeのアノテーション：動画上にクリック可能な箇所を表示させる機能のこと（2019年に完全廃止）
- Google Meetのアノテーション：共有する資料に図形やテキストでマーキングできる機能
- Javaのアノテーション：プログラミング言語・Javaでコード中に記載する注釈のことを指す
アノテーションの種類
アノテーションは、データの形式や方法の違いによって細分化されます。ここでは、7種類の代表的なアノテーションについて徹底解説！本職がITエンジニアの方はもちろんのこと、アノテーションを副業にしたい方は必見です。
画像分類
画像分類（クラシフィケーション）は、属性・カテゴリを画像全体にタグ付けするアノテーションの一種です。わかりやすくするために、下記の画像を例にとって画像分類をしてみると……
このように画像ファイルそのものに対して「動物カテゴリの猫」とタグが付けられます。
この画像分類は画像を確認してタグ付けするだけ、と手順がシンプル。他のアノテーションと比べて容易に行えます。
ただし、「無関係な要素にもまとめてタグがついてしまう」「細かく分類ができない」等のデメリットもあり、精度を重視する場合は不向きです。
物体検出
物体検出（オブジェクト・ディテクション）とは画像分類から一歩進んで、画像内の特定の物体にのみタグを付けるアノテーションのやり方です。先ほどの画像で図解すると……
このように画像中の猫を長方形（バウンディングボックス）で囲んで「動物カテゴリの猫」とタグ付けするというものになっています。
こちらは画像分類よりも手間がかかるものの、同一画像内の複数の物体を分けてタグ付けできるという利点があります。
領域抽出
物体検出では、タグと無関係な要素がバウンディングボックスの内側に入り込んでしまいます。自動運転や指紋認証等AIモデルの精度を追求したい場合は、より厳密な領域抽出（セマンティック・セグメンテーション）が必要です。この領域抽出はピクセル単位で画像中の物体を指定してタグ付けするアノテーションの一手法になります。
ポリゴンセグメンテーション
物体検出以上に厳密なアノテーションのやり方として、画像中の要素を多角形で囲ってタグ付けするポリゴンセグメンテーションというものもあります。こちらは領域抽出より容易で、ある程度正確に物体が指定できます。
ランドマークアノテーション
顔や全身の動きを認識するAIモデルを開発する際には、ランドマークアノテーションという手法が用いられます。こちらは顔のパーツや全身の骨格&関節等、動く箇所に目印を入れるというもの。下記の画像で例をお伝えすると……
このように、猫の頭部や四肢に目印を入れるというやり方になっています。
テキスト分類
テキスト分類はテキストファイル全体にジャンル・意味でタグ付けを行うアノテーションの一手法です。こちらはコンテンツ・記事のサジェスト用AIモデルを開発する際に欠かせません。
意味的アノテーション
文中に登場する単語に対してタグを付ける意味的（セマンティック）アノテーションというやり方も存在します。こちらを用いると、より高度な検索エンジンやチャットボットが開発できます。
音声のアノテーション
音声データでもさまざまなアノテーションのやり方がとられます。タグ付けできる要素の代表例を挙げると……
- 音量
- 音階
- 音の種類
- 音声の意味
- 音声が含む感情
以上のとおり。それぞれ、作曲AIや音声認識モデル等に用いられます。
なお、音声認識モデルについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
アノテーションの活用用途・事例
アノテーションは、自動運転や医療など、さまざまな業界で活用可能です。実際の企業の活用事例を踏まえながら、アノテーションの活用用途を詳しく解説していきます。
自動運転（走行状況の把握）
自動運転の開発では、車両の走行状態や周囲の状況を正確に把握するために、アノテーションが活用されています。
チューリング株式会社では、自社で収集した80時間を超える走行動画をもとに CoVLA-Dataset (WACV’25) を構築しました。※2
このデータセットでは、画像フレームに加え、「自車両は低速で走行しており、右折します」のような言語記述や、自車両の将来軌跡の情報を時刻同期して付与しています。
このようにアノテーションを組み合わせることで、AIモデルは現在の走行状況を理解し、将来の軌跡を予測する能力を学習できます。
医療（診断支援）
医療分野のAIの開発においても、診断や解析で使う正確な情報をモデルに学習させるために、アノテーションが活用されています。
例えば、FastLabelでは、医療用AIの開発で必要となる「高度なデータの収集・作成」を支援するサービスを提供しています。※3
具体的には、医師と患者の対話を想定した音声データの収録、匿名化された手術映像やカルテデータの収集などを行い、医師の診断を支援するための学習データを作成が可能です。
製造（物体の識別）
製造業の現場では、製品の品質管理や生産プロセスの最適化をAIで効率化する必要があるため、AI開発の段階でアノテーションが活用されています。
中でも、パナソニック ホールディングス株式会社とFastLabel株式会社が共同で進めている、マルチモーダル基盤モデルを用いたアノテーションの自動化技術がその一例です。※4
パナソニック ホールディングス株式会社は元々、テキストで指示するだけで画像内の物体をピクセルレベルで識別する画像認識モデル「HIPIE」を提供していました。
今回の取り組みでは、「HIPIE」の特徴を共同開発した技術に組み込むことで、自動アノテーションの実現と製造業などでのAI開発促進を目指しているとのことです。
アノテーションのやり方
集めたデータに対してアノテーションを実施する手段・方法としては……
- インハウス
- アウトソーシング
- クラウドソーシング
の3つがあります。まずは最も手軽なインハウスから、みていきましょう！
インハウス
「インハウス」とは、アノテーション業務を社内で完結させてしまう手法を指します。外注しないためデータ流出のリスクを抑えられるというのがメリットです。逆にデメリットは、業務に際して人件費がかかるという点に尽きます。
ただ人件費についても、近年はアノテーションを自動化できるツールが多数登場していますので、抑えられるはず。自社にIT人材が在籍している場合は、最も手軽なやり方かもしれません。
アウトソーシング
社内にIT人材がいない場合は、社外のITベンダーや代行サービスにアノテーション業務を「アウトソーシング」するのも手です。アウトソーシングは選定から契約までの間に費用・時間がかかりますが、高品質なデータが用意できるというメリットもあります。
ちなみにアウトソーシングの際には、コミュニケーション能力重視で外注先を選ぶことが重要。技術力だけでなく、課題・ゴールの共有しやすさも加味して外注先を探しましょう！
クラウドソーシング
コストを抑えつつ外注したい場合は、「クラウドソーシング」が有効。不特定多数のクラウドワーカーにアノテーション業務を委託することで、安価かつ迅速にデータが用意できます。
ただし、タグ付けの品質・基準が安定しないというデメリットもあります。ここはコストと要相談ですね。
今後、副業としてアノテーションを行う人が増えてくるかもしれません。そうなれば、クラウドソーシングでAI事業に参入するというやり方がスタンダードになってくるでしょう。
アノテーションの手順
アノテーションは、単にデータにラベルを付けていくだけの単純な作業ではありません。
AIの性能を最大限に引き出す高品質な教師データを作成するためには、体系化された手順に沿って、一貫性と正確性を担保しながら進めることが不可欠です。
ここでは、アノテーションの一般的な手順を5つのステップに分けて解説します。
データ収集
全ては、AIに学習させるための元となる生データを集めることから始まります。画像・動画・音声・テキストなど、解決したい課題に応じて適切なデータを収集します。
例えば、製品の外観検査AIを開発するなら、良品だけでなくさまざまなパターンの不良品の画像が必要です。AIが未知の状況にも対応できる「汎化性能」を高めるためにも、多様性を意識しましょう。
アノテーションルールの策定
収集したデータにどのようなルールでラベルを付けていくかを定義する、プロジェクトの根幹をなす工程です。このルールをまとめたものが「アノテーション仕様書」や「ガイドライン」と呼ばれます。
仕様書には、「何を」「どのように」ラベリングするのかを、誰が見ても解釈に迷わないレベルで具体的に記載します。
例（画像アノテーション）
- 自動車のラベルは、タイヤを含み、地面の影は含まない
- 複数の対象が重なっている場合は、見える範囲でそれぞれを囲う…etc
明確な仕様書は、作業者による判断のブレを防ぎ、アノテーションの一貫性を保つための羅針盤となります。
ラベリング作業
策定したルールに基づき、データ一つひとつにラベルを付けていく中心的な作業です。この作業は、大きく分けて人力で行う場合と、AIなどを活用して自動化する場合があります。
人力での作業
アノレーターと呼ばれる作業者が、専用のツールを使って手動でラベルを付けていきます。丁寧に行えば非常に高精度なデータを作成できますが、時間とコストがかかります。
AIの活用
AIを活用することでコストや工数の削減ができます。ただし、不正確な情報を出力する可能性もあるので注意が必要です。
プロジェクトの予算・納期・求める精度に応じて、これらの手法を使い分けましょう。
品質チェック
ラベリングされたデータが、仕様書通りに正しく、一貫性を保って作成されているかを確認する工程です。AIの性能はデータの品質に直結するため、このチェックは欠かせません。
おもなチェック方法としては、以下の2つがあります。
ダブルチェック
一人の作業者の結果を別の管理者や作業者が再確認する方法
コンセンサスチェック
同じデータに対して複数人が作業を行い、結果の一致度を見る方法
データセット化 → モデル学習へ
品質チェックを経て完成したアノテーションデータは、AIモデルが直接読み込める特定のフォーマットに変換され、一つの「データセット」としてまとめられます。
例：COCO形式、JSON、CSVなど
完成した高品質なデータセットが、いよいよAIモデルの学習に投入されるのです。
アノテーションの精度を向上させる3つのポイント
アノテーションの精度を向上させるには、以下の3つを意識することが大切です。
- 明確な仕様書を作成する
- 集中力を維持できる環境を整える
- 適切なアノテーションツールを選定する
それぞれのポイントについて、以下で詳しくみていきましょう。
明確な仕様書を作成する
アノテーションの品質は、作業の基準となる「仕様書（ガイドライン）」の明確さで決まると言っても過言ではありません。
そのため、誰が読んでも解釈に迷わないレベルまでルールを言語化・視覚化した仕様書を作成しましょう。
仕様書は、作業者全員が同じ判断基準で作業を進めるための「設計図」であり、ここが曖昧だと完成するデータセットの品質に大きなブレが生じます。
集中力を維持できる環境を整える
アノテーションは、ピクセル単位の精度が求められる、非常に集中力を要する反復作業です。
そのため、作業者のパフォーマンスを最大限に引き出すためにも、集中力を維持しやすい環境を整える必要があります。特に、以下の取り組みが有効です。
適度な休憩の義務化
ポモドーロ・テクニック（25分作業＋5分休憩）などを導入し、強制的にリフレッシュする時間を設ける。
無理のないタスク量
非現実的なノルマは、焦りによる品質低下を招きます。
物理的環境の整備
長時間作業しても疲れにくい椅子やモニター、集中を妨げない静かな空間を用意する。
作業者が常にベストなコンディションで作業に臨めるよう配慮することが、結果的に高品質なデータセットへの近道となります。
適切なアノテーションツールを選定する
作業者が使うアノテーションツールは、作業効率と精度に直接影響を与える重要な要素です。使いにくいツールは作業者に不要なストレスを与え、操作ミスを誘発し、品質低下の原因となります。
そのため、ツールを選定する際は、価格や知名度だけでなく、プロジェクトの要件と作業者の負担軽減を両立できるかという視点が欠かせません。
おすすめのアノテーションツール
最近では、AIによる補助機能を搭載したツールも多く登場しているため、作業効率と精度を向上したい方は活用してみてください。
アノテーションの代行・外注先のおすすめ3選
アノテーションの代行や外注を考えている方のために、おすすめのサービスを3つご紹介します。
今回ご紹介するのは以下3つのサービスです。
- TASUKI
- TTピーエム株式会社
- 株式会社ヒューマンサイエンス
それぞれの特徴を以下でみていきましょう。
TASUKI
TASUKIは、ソフトバンク株式会社が提供しているアノテーション代行サービスです。ソフトバンクのAIエンジニアが有する豊富な知見をもとに、モデルの目的や用途に適したデータセットを提供してくれます。
なお、TASUKIは生成AIを使ってアノテーションを効率化しているのが特徴。その分低価格でサービスを提供できています。
信頼できる企業にアノテーションを外注したい方は、ぜひ利用を検討してみてください。
TTピーエム株式会社
TTピーエムは、東芝グループで培ってきた技術力とトランスコスモスの知見を融合してアノテーションサービスを提供している企業です。クラウドワーカーと専任ワーカーが活動するハイブリット体制を採用しています。
さらに、自動化ツールも組み合わせることで、品質とコストのバランスを保っているのがポイント。アノテーションの品質とコストの両方を重視している方におすすめです。
株式会社ヒューマンサイエンス
株式会社ヒューマンサイエンスは、精度とセキュリティを重視しているアノテーション代行サービスを提供しています。医療開発や自然言語処理など、高難易度な現場でのアノテーション実績が豊富です。
なお、クラウドワーカーが作業に入らないことで、セキュリティを担保しているのも特徴。ヒューマンサイエンスが直接契約したアノテーターのみが作業に従事しています。
高難易度なアノテーションを実施したい方は、一度相談してみてください。
生成AIの学習方法を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
アノテーションでよくある課題と対策
AI開発においてアノテーションは避けて通れない工程ですが、多くのプロジェクトで共通の課題に直面します。
ここからは、代表的な3つの課題を取り上げ、それぞれの具体的な対策について解説していきます。
コスト・工数がかかる
アノテーションは、大量のデータに対して作業者が一つひとつ手作業でラベル付けを行うため、人件費と作業期間が膨らんでしまいがちです。
しかし、生成AIを活用したアノテーションツールも登場しているため、これらを活用すればコストや工数を減らせます。
判断に迷う曖昧なケースがある
アノテーションの現場では、仕様書だけでは判断が難しい曖昧なケースが必ず発生します。
この問題に直面した際に、作業者個人の感覚で判断してしまうと、データセット全体の一貫性が失われて、AIの学習精度に悪影響を及ぼしかねません。
この問題を防ぐ鍵は、詳細な仕様書と、それを補う柔軟なコミュニケーション体制にあります。
判断に迷った際は責任者に相談し、仕様書を常にアップデートし続けることが大切です。
データが偏りやすい
収集したデータの内容に偏りがあると、「データバイアス」と呼ばれる問題が生じます。これは、データセットに存在するバイアスが、モデルの動作に悪影響を及ぼす現象のことです。
こうしたバイアスを防ぐためには、データ収集の段階から多様性を意識することが何よりも重要です。
AIが実環境で利用される際に遭遇しうる、あらゆる状況を想定し、天候・時間帯・場所・角度といったさまざまなバリエーションのデータをバランス良く集める必要があります。
アノテーションもできる生成AI
アノテーションは生成AIの品質を高めるために必要な工程ですが、この工程自体も生成AIで効率よく行えます。多くの企業がアノテーション用の生成AIをリリースしているので、テキストや画像などの種類に応じて適切なサービスを利用しましょう。
当サイトでもおすすめのアノテーションAIをピックアップしてみたので、以下のサービスもチェックしてみてください。
無料で利用したいならMicrosoftが提供している「Microsoft VoTT」がおすすめです。ただし、ダウンロードの必要があるので、Web上でアノテーションを行いたいなら、「FastLabel」や「harBest Data」を利用しましょう。
アノテーションに生成AIを使うメリット3点
アノテーションに生成AIを使うと、以下3つのメリットが受けられます。
- コストが削減できる
- 時間・工数も削減できる
- AI開発のハードルが下がる
業務にかかる時間やコスト面の負担を減らせるので、多くの方にとってメリットがあります。
以下でそれぞれのメリットを詳しくみていきましょう！
コストが削減できる
アノテーションができる生成AIには、元々必要なデータが蓄積されているので、アノテーションを効率よく行えます。また、手動でアノテーションを行う場合に比べて人員を要する業務が減るので、相対的に人件費の削減が可能です。
削減できたコストを使えば、さらに高性能な生成AIを開発できますね！
時間・工数も削減できる
アノテーションに生成AIを使えば、データのラベル分けやタグ付けを自動化できるので工数が減ります。さらに、人が手動でアノテーションするよりも早く仕上げてくれるので、作業時間の削減も可能です。
生成AIをいち早くリリースして、自社業務の効率化や新たな事業の立ち上げを行いたい方は、ぜひ生成AIの力を借りてみてください。
AI開発のハードルが下がる
ここまで、生成AIでアノテーションすることによりコストや時間を削減できることを解説しましたが、これらのメリットによって相対的にAI開発のハードルが下がります。
生成AIの開発を少ない時間やコストで実現できるようになるので、中小規模の事業者にとって大きなメリットといえるでしょう。また、専門知識がなくてもアノテーションできるようになるので、人材が不足している企業でも問題ありません。
アノテーションの生成AIサービスを提供している会社のなかには、業務委託に対応しているケースもあるので、AI開発のハードルをより下げたいのであれば利用してみるのもおすすめです。
アノテーションでの生成AI活用時の注意点3つ
アノテーションで生成AIを活用する際は、以下3つの注意点が存在します。
- 文化的偏見を含むリスク
- モデル学習に使われるリスク
- ハルシネーションのリスク
これらの注意点は、開発する生成AIの品質に関わってきます。
それぞれの注意点を解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。
文化的偏見を含むリスク
生成AIの普及に伴い、生成AIによる文化的偏見の露呈が度々問題になっています。とある画像切り抜きAIは特定の人種や性別を優遇して切り抜いたことで物議を醸しました。
このような文化的偏見が入り込んでしまうと、生成AIの品質が悪化するのはもちろん、最悪の場合はユーザーの気持ちを害してしまいます。文化的偏見が出力結果に出ないよう、出力テストなどを繰り返しながら細心の注意を払いましょう。
モデル学習に使われるリスク
生成AIは提供されたデータを学習することで、日々精度を向上させています。アノテーション用の生成AIも例外ではないため、アノテーションのために提供したデータがトレーニングに利用される可能性は否定できません。
秘匿性の高い情報をモデル学習に使われると、自社にとって大きな不利益になる恐れがあるので、提供データの学習有無は事前に確認しておきましょう。
ハルシネーションのリスク
ハルシネーションとは、AIが幻覚を見ているかのように「もっともらしい嘘」を出力する現象のことです。特に、AIチャットボットが普及した初期段階で多くみられ、ChatGPTを開発したOpenAIが訴訟される問題にまで発展しました。
生成AIを使ってアノテーションした場合もハルシネーションが起きるリスクがあるので、一般公開する前に出力結果を十分にテストしておきましょう。
なお、生成AIのリスクとその対策方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
アノテーションでの生成AI活用方法5選
アノテーションにおける生成AIの活用方法を5つまとめました。
- 画像分類
- 物体検出
- セグメンテーション
- ランドマークアノテーション
- テキスト分類
以下で、それぞれの活用法を詳しく解説していくので、アノテーションを自社で行う場合や副業とする場合の参考にしてみてください。
画像分類
画像入力にも対応した生成AI「大規模マルチモーダルモデル / LMM」であれば、画像の内容を理解して適切なカテゴリ・属性での画像分類がほぼ完全に自動化できます。もともと手軽な画像分類がさらに、実施しやすくなります。
物体検出
LMMなら「どこに何が写っているのか？」の識別まで可能。ここにバウンディングボックスの機能を追加することで、物体検出も自動化できます。このLMMによる物体検出は、自動運転や検品に用いる画像認識AIを開発する際に、大活躍してくれるでしょう。
セグメンテーション
物体の境界線を識別できるAIモデルとLMMの組み合わせなら、物体のみをピクセル単位で指定するセグメンテーションも自動化可能です。将来的には、LMMによるセグメンテーションが一般的になるかもしれません。
ランドマークアノテーション
顔や動きの識別に欠かせないランドマークアノテーションも、LMMで代行可。こちらは顔認証や自動運転等での活躍が期待できそうです。
テキスト分類
テキスト特化型の生成AI・LLM（大規模言語モデル）を活用することで、テキスト分類の自動化が図れます。単語レベルではなく意味・感情レベルでテキスト分類が行えるため、検索用AIモデルの開発にうってつけです。
なお、生成AIの企業活用事例が知りたい方は、以下の記事もチェックしてみてください。
生成AIをアノテーションに活用しよう
アノテーションは、生成AIの動作を安定させるうえで重要な工程です。手動で行うとかなりの労力を必要としますが、生成AIを活用すればアノテーションの工程を効率化できます。
具体的には、アノテーションで生成AIを活用すると以下3つのメリットを受けられます。
- コストが削減できる
- 時間・工数も削減できる
- AI開発のハードルが下がる
ただし、生成AIにはハルシネーションを含むリスクやセキュリティリスクなどがあるため、アノテーションで利用する際には注意が必要です。
全てをAIに丸投げするのではなく、あくまで補助的なツールとして捉えて、適切な使い方を心がけましょう。
最後に
いかがだったでしょうか？
アノテーションを活用することで、時間とコストを大幅に削減できます。効率化のポイントや最適な導入方法を今すぐチェックしましょう！
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
