近年、急激に進歩しているAI。

WWGではAIに関する記事を沢山作成してきましたが、お恥ずかしながら、書いている自分でも「用語がよく分からない！」ということがよくあります。

そして、「この単語聞いたことあるな」と思っても上手く説明できないことも多々あります。

その中でも、個人的には「アノテーション」の解釈が難しく、何度も頭を悩ませました……。

本日は、そんな自分自身の経験をもとに、「聞いたことがあるけど、よく分からない単語」、「アノテーション」についてかみ砕いて分かりやすく説明していこうと思います！

目次

1. アノテーションとは
2. 簡単解説！アノテーション
3. アノテーションを行う意義
4. まとめ

アノテーション(Annotation)とは、日本語に訳すと「注釈」という意味になります。AI分野におけるアノテーションとは、AIに学習させたいデータに対して、タグ付けを行う作業のことを指します。

このタグ付けがされたデータは「教師データ」と呼ばれます。

つまり、アノテーションとはAIが学習するための「教師データ」を作る作業とも言えます。

上記の説明では、まだまだアノテーションについてよく分かりませんよね。

では、次にイラストを使って説明していきます。

私たちは、人間なので人生経験からこのイラストを見て「これは犬だ！」と即座に判断できますよね。

ですが、何もないデータをAIに学習させても「犬」を判別できません。

そこで、「教師データ」を作ることが必要になります。

「これは犬だよ」とタグを付けてあげた「教師データ」をもとに、AIが学習を行うと、AIは「犬」のパターンやルールを見つけて、タグがないデータを見ても「犬だ！」と分かるようになるのです。

一般的なAIシステム開発は、

データ収集→アノテーション→学習とモデル構築→評価→運用

という順番で行われます。データを収集して、タグを付けるアノテーションの作業がとても重要な役割を担っていることが分りますね。

ちなみに、今回は「画像」を例にして説明しましたが、「音声」や「テキスト」についても同じようにアノテーションの作業をします。

今までの流れで、なんとなくアノテーションの必要性を分かっていただけたでしょうか。

人間と同じで、AIも学習をすればするほど色々なことが分かるようになります。

例えば、「犬」だけではなく、「柴犬」、「ゴールデンレトリバー」、「チワワ」など犬種別にタグを付けて学習させれば、さらに細かい種別を判別できるようになります。

他にも「猫」と「犬」が一緒に写ったデータを沢山学習させたら、「猫」と「犬」を判別できるようになり、精度が高まりますよね。

つまり、精度が高い沢山の「教師データ」を学習することで、AIの精度が高くなるのです。

アノテーション…大切ですね！！

■アノテーションとはAIが学習するための「教師データ」を作る作業

■アノテーションの出来によってAIの精度が変わる

なるほど～！アノテーションはAIの根幹と言っても良いような働きをしていることが分かりました。

私たちがAIを使えるようになるまでに、AIは膨大な学習をしているんですね。

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