デジタル技術の進化に伴い、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）は加速しています。特にAI技術の進展により、顔認証レコメンドシステムOCR（手書き文字認識）といったWebアプリケーションでAIの活用が拡大しています。このようなAIベースのサービスの根幹を支えるのが、アノテーション作業です。アノテーション作業とは、AIの機械学習用の教師データを作成する業務のことを指します。AIモデルの性能や精度は、この作業によって提供されるデータに大きく左右されます。例えば、画像認識や自然言語処理のモデルを訓練するには、正確かつ膨大な量の教師データが必要です。そのため、AI開発においてアノテーション作業は必要不可欠であり、その質がプロジェクトの成否を決定することも少なくありません。しかし、この重要なアノテーション作業には次のような多くの課題が伴います。リソース不足精度の問題外部委託のコスト自動化の限界これらの課題に対して、企業はアノテーション作業を内製化するか外部委託するかを判断する必要もでてくるでしょう。内製の例教師データ作成における付帯業務をゼロに、社内エンジニアのリソース最適化を実現【建設×AI】要望を伝え機能に反映されていくインタラクティブ感を評価、最先端画像認識テック企業が国内産アノテーションツールを選んだ理由【SIer×AI】外部委託の例エンジニア目線のデータプラットフォームで、アノテーションの効率化とモデル精度向上を実現【保育×AI】データ品質がAIの精度を決める、高品質アノテーションで設計士の業務時間を1/4に【不動産×AI】どちらの選択肢も一長一短があり、適切な判断を下すためには、プロジェクトの規模やリソース、予算に応じた検討が必要になります。また、アノテーション作業の効率化を図るためには、自動化ツールやAI支援のアノテーションソフトの導入が有効です。自動化には限界があるものの、手動作業を補完する形での利用が可能です。本記事では、こうしたアノテーション作業に関する基本知識や課題を踏まえ、内製化と外部委託の判断基準、さらには効率化の方法について詳しく解説しています。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%82%E3%82%8A%EF%BC%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81AI%E3%81%AE%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%81%AB%E5%A4%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E5%BD%B1%E9%9F%BF%E3%82%92%E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%81%AE%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%80%81%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%83%AA%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%8D%81%E5%88%86%E3%81%AA%E7%A2%BA%E4%BF%9D%E3%81%8C%E5%87%BA%E6%9D%A5%E3%81%AA%E3%81%84...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3Cbr%3E%3Cbr%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cul%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%89%B5%E6%A5%AD%E4%BB%A5%E6%9D%A5%E5%9F%B9%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%8D%E3%81%9F%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%81%AB%E5%9F%BA%E3%81%A5%E3%81%8D%E3%80%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E8%87%AA%E5%8B%95%E8%BB%8A%E3%80%81%E8%A3%BD%E9%80%A0%E3%80%81%E3%82%A8%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%80%81%E5%BB%BA%E8%A8%AD%E3%83%BB%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%80%81%E5%8C%BB%E7%99%82%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%95%E3%81%BE%E3%81%96%E3%81%BE%E3%81%AA%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%A7%E3%80%81%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%AF%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%3C%2Fli%3E%0A%3Cli%3E%E6%A9%9F%E5%AF%86%E6%80%A7%E3%81%AE%E9%AB%98%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81%E3%81%8A%E6%89%8B%E6%8C%81%E3%81%A1%E3%81%AE%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%3Cp%3E%E3%81%94%E4%BE%9D%E9%A0%BC%E3%82%92%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%A0%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%8B%E3%82%89%E3%80%81%E6%9C%80%E9%81%A9%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%81%AE%E6%8F%90%E6%A1%88%E3%82%84%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%83%9E%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%90%BD%E3%81%A8%E3%81%97%E8%BE%BC%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%80%82%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%82%92%E7%86%9F%E7%9F%A5%E3%81%97%E5%B0%BD%E3%81%8F%E3%81%97%E3%81%9F%E7%B5%8C%E9%A8%93%E8%B1%8A%E5%AF%8C%E3%81%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%81%8C%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%92%E4%BB%A3%E8%A1%8C%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22sd%20appear%20button-container%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%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Japanの調査報告書『国内AIシステム市場』では、2023年度の市場規模は6,858億7,300万円（前年比成長率34.5％）。年間平均30.0％で拡大していき、2028年度の市場規模は5,433億6,200万円になると予測されています。この結果から、今後もAの需要が伸びることがわかります。アノテーション作業は、AIの精度を左右するものです。今後もAIシステムの市場規模は拡大すると考えられ、高精度なAIを開発するためにも、アノテーション作業は必要不可欠なものとなります。アノテーション作業の種類アノテーションを行うデータの種類としては、次の3つに分類できます。テキスト画像や映像音声では、これらの分類について解説します。1.テキストテキストのアノテーション作業は、テキスト文書に定義したカテゴリを割り当てる作業のことです。カテゴリを割り当てることで、事前に決めた分類項目に沿って集計や分析が行えるようになります。テキストの教師データは、AI搭載型チャットボットに用いられていることで有名です。［ユースケース］ナンバープレート識別、キャッチコピー生成2.画像や映像画像や映像のアノテーション作業は、画像から物体を検出したり、画像の分類や抽出したりするために行います。作業には、物体検出・領域抽出・画像分類があります。物体検出…画像に写っている対象物を囲い込んでラベルを付ける領域抽出…画像の対象物に色を塗ってラベルを付ける画像分類…属性に関するラベルを付ける［ユースケース］商品検出・領域分割・商品分類・人物カウント3.音声音声のアノテーション作業は、音声データを書き起こす前処理が必要です。テキスト化した文章の単語1つ1つに意味をタグ付けしていき教師データを作成します。［ユースケース］商談や議事録の書き起こし・コールセンター・音声入力検査アノテーション作業の手順アノテーション業務の手順は次の通りです。ここでは画像データを使う場合の例を記載します。1.データ収集最初に機械学習に読み込ませるためのデータを集めて、データの前処理を行います。データの前処理は、画像から特徴量を取り出しやすくするために必要な作業です。［例］犬や猫が写った画像を準備してノイズを除去する2.ラベル付け機械学習に読み込ませるためにデータにラベル付けを行います。AIの精度を決める教師データを作成するステップであるため、次の中から適切なアプローチ方法を選択してください。社内アウトソーシングクラウドソーシングアノテーションツール［例］各画像に『犬』『猫』のラベルを付ける3.学習作成した教師データを機械学習に読み込ませます。すると、アルゴリズムはそのデータに基づき、正否を判別できるようになります。［例］機械学習にラベル付けをした教師データを登録する4.テスト評価テスト画像を読み込ませて、正確にデータ判別できるかテストを実施します。理想的な要件を満たしているかを評価していきます。［例］画像を読み込ませて『犬』『猫』を判別できるかを確認するアノテーション作業の注意点アノテーション作業を行う場合は、以下の点に気をつけてください。コスト削減による品質低下を避けるデータセットに目を通すマニュアルを作成しておくコスト削減による品質低下を避けるアノテーション作業を依頼する場合は、データ品質にはコストをかけるようにしましょう。教師データはAI精度に影響するものなので、ダブルチェックによって品質を担保してください。シングルチェックによりコスト削減は簡単にできますが、教師データの品質は落ち、AI精度が低下する可能性がありますのでおすすめしません。品質水準内容価格品質シングルチェック1人のアノテーターが教師データを作成し、品質を確認する◎×ダブルチェック1人目のアノテーターが教師データを作成し、2人目のアノテーターが教師データの品質を確認する〇◎コンセサンス複数のアノテーターが多数決で品質を決める×〇データセットに目を通すオープンデータセットを活用すれば、大量のデータ収集が行えます。アノテーション作業の負担を減らすためにも、オープンデータセットは積極的に活用していくべきです。政府や有名企業が研究支援を目的にデータを公開していますが、データのラベル付けが100％正解とは限りません。そのため、データセットを活用して、データ量の水増しをする場合はデータクレンジングを実施して下さい。マニュアルを作成しておくアノテーション作業を開始する前に、マニュアルを作成しておきましょう。依頼者とアノテーター側で認識相違によるミスが発生したら修正が増えてしまいます。アノテーションの依頼先により異なりますが、工数が増えた分だけ追加料金を請求してくる業者も存在します。修正依頼で追加料金が請求されるなどのトラブルを防止するためにも、マニュアルを作成しておきましょう。アノテーション作業の外注費については、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：アノテーション代行サービスの費用相場とは？内訳まで徹底解説アノテーション作業の5つの課題アノテーション作業はAIの精度を左右する重要な作業です。しかし、アノテーション作業には5つの課題があります。アノテーションをするための専門知識やルールが必要教師データの品質を担保しなければならない作業量が膨大で手直しも発生しやすい内製化は慎重に検討しないと採算が合わなくなる可能性がある知見がある専任者の採用とアノテーター数の確保が必要では、これらの課題について解説します。アノテーションをするための専門知識やルールが必要アノテーション作業にはアノテーションをするための専門知識が求められたり、識別が難しかったりする場合もあります。例えば、笑う、喜ぶ、微笑むのような表情のカテゴリ分けは人によって認識の違いが起きます。このような共通認識ミスを防止するためにはルールが必要です。また、レントゲン画像に対するアノテーション（例：肺がんや肺結節などの肺疾患の疑いのある領域をラベリング）するには、医療に関する専門知識がなくてはなりません。各臓器とそれぞれの正常・異常を判断できる専門知識がなければ、何を正解とするかの判断ができないからです。しかし、ルール作成や教育に注力したいと思っても、ノウハウがないことに悩む企業も多くあります。また、専門知識を持つ人材の確保も困難です。このような事情により、アノテーション作業の自動化に取り組む企業も多くあります。教師データの品質を担保しなければならないアノテーション作業で作成する教師データは、品質を担保しなければいけません。たとえば、自動運転を実現するために機械学習モデルに信号を認識させたい場合は、信号の映像・画像を正確に指定して読み込ませる必要があります。この時、教師データの品質が低ければ、上手く信号を識別できずに事故を招く恐れがあります。高品質なAIを開発するためには、アノテーション作業のルールを統一し、作業者による品質のばらつきを防ぐことが重要です。作業量が膨大で手直しも発生しやすいよくあるシステム開発の失敗例として、希望納期に間に合わないことが挙げられます。AIサービス開発の上流プロセスであるアノテーション作業は、膨大なデータにラベル付けを行わなければいけません。また、ラベル付けの認識違いによる手直しも発生しやすく、それが納期に影響してしまうこともあります。AIの精度向上のために教師データの品質を担保しながら、膨大なデータのラベリングをするアノテーション作業は大きな負担に感じるでしょう。実際に、社内リソースが足りないケースも多くあります。そのため、納期に間に合うように進めるには、業務効率化の方法を検討していくことが大切です。内製化は慎重に検討しないと採算が合わなくなる可能性があるアノテーション作業にはコストの問題もつきものです。内製化を検討した場合、高度な技術を持つ従業員にその業務を割り当てると、生産性が落ちてしまいます。一方、外部委託をする場合は、業者の選定次第ではコストが予想以上に膨らむリスクもあります。知見がある専任者の採用とアノテーター数の確保が必要教師データを作成する場合は、利用用途に応じたデータ前処理が必要です。特徴量を判別しやすくするために、どのようにデータを前処理をするべきか適切に判断しなければいけません。また、AI開発の一連の流れが理解できなければ、ラベルの認識違いによる手直しが発生します。このような問題を防止するために、アノテーション作業専任者の採用をおすすめします。プログラムのコーディング経験があり、AIプロダクト品質保証ガイドラインを熟知しているエンジニアが理想的です。さらに、膨大な教師データを作成するためには十分なアノテーター数を社内で確保しなくてはなりません。アノテーターを採用しても、AI開発の目的への理解や、アノテーション手法やルールの統一ができなければ認識ミスが起きやすくなります。また、品質の高いアノテーションを実施するために教育に時間を割く必要もあるでしょう。アノテーション作業の課題を解決するコツAI開発には、大量の高品質な教師データが必要だと説明しました。そのため、AI開発の品質担保や納期遵守のために、アノテーション作業の効率化を検討する必要があります。アノテーション作業を効率化する方法について、次の3つに分けて解説します。教師データの品質を担保するコツアノテーション作業を効率化するコツリソースを確保するコツでは、詳しく見ていきましょう。教師データの品質を担保するコツ教師データの品質を担保するには、アノテーターの作業品質を確認し、アノテーションルールを統一しましょう。教師データの品質は一定基準を満たさないと、AI精度が落ちてしまいます。そのため、作業を実施するアノテーターがきちんとアノテーションのルールを理解し、ルールに従った教師データ作成ができるか確認してください。最近ではアノテーションツール上に、事前にアノテーションテストを実施し、メンバーにアノテーションルールを徹底させる「オンボーディング」という機能があるアノテーションツールもあります。サンプルデータと比較して、作業品質を確認するツールがあるので使用してみましょう。アノテーション作業を効率化するコツアノテーション作業を効率化するコツには、以下のようなものがあります。能動学習を用いる既存データセットを使用した事前ラベル付けを行うアノテーションツール上でデータ共有するアノテーションツールで作業の進捗状況を可視化するラットフォームのコメント機能を活用するでは、これらのコツについて詳しく見ていきましょう。能動学習を用いる社内でアノテーション作業を行う場合は、能動学習（Active Learning）が効果的です。能動学習は、学習に有効なデータを優先してラベル付けをすることで、ラベル付け作業を効率化し、全体の作業量を削減できます。能動学習の手順は以下の通りです。モデルの学習に有効な教師データから作成するために、ラベル付けすべきデータかをふるい分けを行うモデル学習に有効なデータからラベル付けをしていくただし、能動学習よりもアノテーション作業を外注した方がコストを抑えられる場合もあるので、比較・検討してみてみましょう。既存データセットを使用した事前ラベル付けを行う既存データセットを活用してアノテーション作業を効率化する方法もあります。既存データセットとは、すでにラベル付けされているデータのことです。例えば、Googleが提供している既存データセット『Open Images Dataset』には、約900万枚のラベル済みの教師データが提供されています。このような既存データセットを活用して、モデルを学習し、推論結果をラベルとして利用することで業務効率化を図ることも可能です。アノテーションツール上でデータ共有するアノテーション作業の効率化を実現するために、進捗状況を可視化できるアノテーションツール を活用しましょう。例えば、教師データ作成で認識のズレが発生した場合、コミュニケーションコストが膨れ上がってしまう可能性があります。このような問題は、ツール上でデータ共有することで解決できます。アノテーションツールで作業の進捗状況を可視化するツール上で、アノテーターごとの進捗状況を可視化すれば、管理が楽になります。これは実際のアノテーションツールの画面です。全体の精度は99.3%と非常に高く、現在21件がレビュー待ちで、245件が承認され、2件が差し戻しされています。また、クラス分布として「人（38%）」「自動車（31%）」「バイク（13%）」が示され、アノテーション数は三浦真美さんが64件、田中太郎さんが45件を担当していることが分かります。このように、進捗と精度をリアルタイムで可視化することで、管理が容易になり、さらにラベル付けの正確性を評価することで、アノテーターのモチベーション向上にもつながるでしょう。アノテーションツールのコメント機能を活用するアノテーション作業を効率化したい方は、データに添えられるコメント機能が搭載されているアノテーションツールを活用しましょう。クラウド上でデータ共有をして、修正箇所を指定してコメントを添えておくことで、認識相違によるミスを防げます。口頭ベースで修正依頼すると認識相違が発生する可能性があり、場合によっては何度も修正を依頼しなければならないこともあります。コメント機能を使うことで、こうしたコミュニケーションコストを効果的に削減できます。リソースを確保するコツ膨大な教師データを作成するアノテーション作業は、多くのリソースが必要です。それを社内で確保するのは困難なケースが多いでしょう。そのため、多くの企業では外部のアノテーションサービスを利用して、アノテーション作業をアウトソースしています。アノテーションサービスは、アノテーション作業に特化しているため、高品質な教師データを短期間で作成できます。また、アノテーション作業を外部委託すれば、社内ではプロダクト開発に必要な重要業務にリソースが充てられるようになるでしょう。アノテーション作業を外部委託する場合は、アノテーションサービス専門会社を利用するようにしましょう。アノテーションサービス会社であれば、作業を委託できるだけでなく、マニュアル作成やプロジェクト管理まで任せられます。豊富な実績や経験を持つ会社であれば、手厚いサポートが受けられるため、業務効率化が実現できます。 アノテーション作業を社内でやるべきか、外部委託すべきかを判断する基準アノテーション作業を社内で行う場合、下記の条件を満たしている必要があります。要件定義・仕様整理ができているか作業リソースを確保できるか作業管理、品質管理ができるかではこれらの条件について詳しく解説します。要件定義・仕様整理ができているかアノテーション作業を行う際の前提として、どのようなことを実現したいか（要件定義）それを実現するためにどのようなデータが必要か（データ作成仕様）をしっかり決めておく必要があります。これらが明確になっていないと、データ作成者ごとに品質にばらつきが出てしまうからです。その結果、低品質なデータとなってしまい、作業のやり直しが発生してしまう可能性があるでしょう。社内でそうした要件、仕様の整理が実現できるかがキーとなります。作業リソースを確保できるか前述の通り、アノテーションは作業量が膨大なため、多くのアノテーターを確保しなければなりません。また、医療などの専門性が高い分野においては、データの正誤が判断できる専門知識を有した人材も必要になります。データを十分に用意した上で、それらの作業リソースが確保できるのであれば、アノテーションを内製できる可能性は高まります。しかし、作業リソースが十分でない場合は外部に委託した方がいいでしょう。作業管理、品質管理ができるか十分なデータやアノテーターを確保できたとしても、教師データの品質が担保できなければAIの精度が低下してしまう可能性があります。そのため、作業管理や品質管理ができるかも、重要な判断基準の一つになります。アノテーターが複数いる場合、作業の進捗管理品質担保のためのレビューコミュニケーションの円滑さも重要です。これらを適切に行うには、ツールを活用するのも有効です。前述の二つの条件を満たしつつ、ツールによって作業管理・品質管理ができる場合は、内製化を検討できるでしょう。どれか一つでも満たしていない場合は、アノテーションサービスを行う業者に相談してみましょう。信頼できるアノテーションサービスの選び方アノテーションサービスを利用する場合、業者の選定はAIの精度を左右するため、信頼できる業者に依頼することが大切です。ここでは、アノテーションサービスの選び方をご紹介します。専門領域に対する理解が可能か「アノテーションをするための専門知識やルールが必要」で解説したように、専門性の高い領域では、「何が正解データであるか」を正確に判断するための専門知識が必要です。これを怠ると、AIに提供するデータが誤ったものとなり、モデルの精度やパフォーマンスに大きな影響を与えることになります。さらに、自社のアノテーションに必要な専門領域を理解していない業者に依頼してしまうと、正誤判断が適切でなく品質が低いデータを納品されてしまう恐れがあります。このようなデータを基にAIを訓練すると、誤った判断を学習してしまうため、プロジェクト全体の成功に悪影響を及ぼします。したがって、アノテーション作業を外部に委託する場合には、業者が専門領域に対する理解ができるかを確認することが大切です。過去の実績や提供可能な品質管理プロセスについて詳しく質問し、適切な専門知識を備えていることを確認しましょう。これにより、質の高いアノテーションデータを安定して提供してもらうことが可能になります。テクノロジーを活用した効率化を実施しているアノテーション作業は品質とスピードが求められます。そのため、簡単なデータのラベル付けをテクノロジーで自動化して、複雑なラベル付けを専任スタッフで行うなど、業務効率化を実施しているアノテーション代行業者を選びましょう。テクノロジーを活用した業務効率化はスピードだけではなく、ヒューマンエラーを防止できます。また、専任スタッフのラベル付けの工数が削減できるため、コストダウンの恩恵も受けられます。アノテーションツール上で進捗状況が確認できるアノテーションサービスの中でも、アノテーションツール上で教師データ作成の進捗状況が確認できるサービスを選びましょう。アノテーション作業を外部委託する場合は、データの送受信に注意しなければいけません。データのやり取りが頻繁になると、どれが最新のデータであるかが不明瞭になり、混乱を招くことがあるからです。特に大規模なプロジェクトでは、このような混乱がプロジェクトの遅延や品質低下に直結するリスクがあります。また、教師データのラベル付けに認識のズレが発生すると、手戻りが発生する恐れがあります。このような問題は、共有データや進捗状況の可視化によって解決できます。アノテーションツール上で一元管理すれば、常に最新のデータを共有できて認識齟齬も発生しにくくなるでしょう。 オンボーディングを実施しているアノテーション作業で作成する教師データの品質は一定基準を担保しなければいけません。そのため、オンボーディングを実施して、即戦力の人材を確保している業者に依頼をしましょう。オンボーディングとは、欧米で取り組まれている教育・育成プログラムです。新しく組織に入ったメンバーを即戦力化させるための研修です。明瞭会計で追加料金が発生しないアノテーション作業は、発注者側と受託者側の認識齟齬で手戻りが発生するリスクがあります。認識齟齬で作業の工数が増えた結果、見積金額と請求金額が大きく乖離するトラブルもよく見られます。このような料金トラブルを防止するために、追加料金が発生しない・料金形態が明瞭なアノテーションサービスを利用しましょう。また、少量の教師データ作成を依頼したい場合は、従量課金型のアノテーションサービスを利用するとコストが抑えられます。柔軟なサポート体制があるアノテーションサービスを利用すると、さまざまな要望が出てきます。たとえば、誤ラベルの数をチェックしたいなどの要望が出てくるかもしれません。このような要望が出た際に、サービスへ反映してくれる柔軟な対応力を持つ業者を選びましょう。アノテーション作業はAIの精度向上のために、定期的に改善していく必要があるため、アノテーション代行業者とは長期的な付き合いとなります。そのため、満足のいくサポートサービスが提供されているかを確認してみてください。アノテーション作業を外部委託する場合のコスト削減の方法アノテーションサービスのコストを削減するには、以下の方法があります。サンプルアノテーションを依頼する従量課金型の業者を利用する品質保証を提供する業者を利用するデータセットを活用するまとめて依頼するでは、コスト削減方法について、詳しく解説します。サンプルアノテーションを依頼するアノテーション作業を外部委託する場合は、サンプル画像の提供とともに、サンプルアノテーションを依頼してみてください。サンプルアノテーションとは、提供したサンプル画像に対してアノテーションをしてもらうことです。その業者の品質レベルが確認できるとともに、業者側も作業工数を正確に見積もれるため、見積のブレが出にくくなります。従量課金型の業者を利用するアノテーション作業を外部委託する場合は、料金体系を確認してください。主に「定額課金型」と「従量課金型」の2つに分けられます。定額課金型の場合は、基本料金が定められており下限額は変動しません。そのため、少量の教師データ作成を依頼したい場合は料金が高くなってしまいます。従量課金型であれば、少量の枚数でも適正価格でアノテーション作業を任せられます。品質保証を提供する業者を利用するアノテーション作業の品質に自信を持っている業者は、品質保証を提供しています。品質保証を提供している業者に依頼をすれば、修正を依頼して工数が延びても追加料金が請求されることはありません。そのため、追加料金のトラブルが心配な方は、品質保証を提供する業者を利用してください。 データセットを活用するオープンデータセットは、外部委託するしないに関わらず、無料で誰でも使えるものです。そのため、アノテーション作業のコストを削減したい場合は、積極的に活用していきましょう。Googleが提供する『Open Images Dataset』には、約900万枚の教師データが公開されています。このようなデータを活用して教師データを増やしていきましょう。ただし、オープンデータセットでは、欲しいデータが見つからないことも多くあります。特にニッチな画像であるほど、見つからない可能性は高くなります。アノテーションサービスを提供している企業は、データセットの販売も行っています。そのため、まずは利用できるデータセットがないか問い合わせてみましょう。まとめて依頼するアノテーション作業は、件数が多いほどボリュームディスカウントしやすくなります。ただし、AIの開発コストを考えると、むやみやたらにデータ量を増やすことは賢明な判断とは言えません。AIの目的に合わせて、どのようなアノテーションデータがどれくらい必要か予測をしながら依頼しましょう。また、外部のベンダーに固定のリソースを発注しておき、開発のタイミングに合わせていつでもアノテーターを使える状態にしておくのも一つの手です。アノテーション業務効率化の成功事例アノテーション業務効率化の方法をご紹介してきました。アノテーション作業の内製化もできますが、膨大なデータを取り扱うためアノテーションサービスを利用するのが一般的でしょう。ここでは、弊社FastLabelのアノテーションサービスを利用して業務効率化を実現した成功事例をご紹介します。［Case1］アノテーションツールを活用して認識齟齬を改善課題・目的・表情を学習させるためのデータセットの準備において、必要とされるデータを集めるには大量のアノテーションを行わなくてはならなかった・別のプロジェクトでアノテーションを外注した際にトラブルになった経験があったFastLabelを選んだ理由・同社がアクセス可能なプラットフォームがクラウド上で提供されていて、進捗状況などが管理できる・APIの提供があるなど、エンジニア目線のサービスになっている成果・AIの精度が2〜3割向上睡眠中の園児たちを見守る『ルクミー午睡チェック』を開発したユニファ株式会社。園児の表情認識の教師データを作成する際に、大量のアノテーションを実施しなければならないという課題がありました。また、以前別のプロジェクトでアノテーションを外部委託した際に、納品後のトラブルがあり、認識齟齬があるまま進行してしまうことや、それによる検収の際のレビュー・チェックコストがかかる可能性があることへの不安を抱えていました。そこで、複数のアノテーションサービスの中から弊社にご依頼をいただきました。園児の表情認識の判別が難しい場合は、アノテーションツール上でコミュニケーションを取り合うことで、検収後の手戻りが失くすことに成功。社内の検収コストも削減でき、実験段階ではありますが、AIの精度も2〜3割向上しました。▼この事例の詳細はこちらエンジニア目線のデータプラットフォームで、アノテーションの効率化とモデル精度向上を実現【保育×AI】［Case2］アノテーターの教育・育成の効率化に成功課題・目的・品質を担保し速度も上げるということができず、生産性が課題となっていたFastLabelを選んだ理由・事前にアノテーターの作業品質を担保する機能が備わっている・アノテーターを少数精鋭の中で一人一人しっかり教育して伸ばしていける機能が充実している・機能要望にも柔軟に対応してくれる成果・今まで評価検証にかかっていた開発者の工数がほとんど0になった・エンジニアの工数を削減できた・AI開発全体の生産性が向上した建設業界の生産支援サービス『Photoruction』を開発する株式会社フォトラクションは、アノテーターの教育に課題を感じていました。建築図面を読み取れるアノテーターを採用しなければいけないため、教育は避けて通れません。また、他社のアノテーションツールを使用していた際には、品質を担保しつつ速度も上げるということができず、生産性が課題となっていました。しかし、速度も品質も同時に叶えられていないと意味がないため、どうにかして課題解決を図りたいと考えており、その条件に見合うツールを探していました。教育・速度・品質の問題を解決するために導入したのが、オンボーディング機能が搭載されているアノテーションサービスです。作業前にアノテーターにテストを受けてもらい、一定基準を超えた方しかアノテーション作業に入れないように制御をかけました。テストに落ちたアノテーターはマニュアルを読み直してもらいます。このような仕組み化により、アノテーターの教育の効率化を実現しました。また、今まで評価検証にかかっていた開発者の工数がほとんど0になり、エンジニアの工数削減も成功。アノテーションの品質だけでなく、AI開発全体の生産性向上に大きくインパクトを与える結果となりました。▼この事例の詳細はこちら教師データ作成における付帯業務をゼロに、社内エンジニアのリソース最適化を実現【建設×AI】［Case3］設計士の業務時間を4分の1に短縮課題・目的・アノテーション作業はクラウドソーシングサービスに依頼していたものの、データ品質や依頼時に発生する仕様書の落とし込みに課題があった・アノテーションの品質が低かった・インターンなどを雇うと、教育コストやアノテーション内容のすり合わせに手間がかかったFastLabelを選んだ理由・アノテーションのデータ品質保証がある・クラウドソーシングサービスとコスト感が変わらない・仕様書作成や教育にかかる工数の費用対効果が高いと感じた成果・設計士の業務時間が4分の1に短縮マンションの間取り図を半自動で読み込みCADデータ化する『BLUEPRINT BY RENOSY』を開発している株式会社GA technologies。同社ではAIの精度を上げて、設計士の業務効率化の実現を目指していました。以前は、クラウドソーシングサービスにアノテーション作業を委託していましたが、教師データの品質低下などの課題を抱えていました。一時期は、インターンやアルバイトを雇っていた時期もありましたが、教育コストやアノテーション内容のすり合わせに手間がかかっていました。そこで弊社にアノテーションの代行をご依頼いただきました。その結果、『BLUEPRINT BY RENOSY』の精度は大幅にアップ。設計士の業務時間を4分の1に短縮できるAIシステムが開発できました。▼この事例の詳細はこちらデータ品質がAIの精度を決める、高品質アノテーションで設計士の業務時間を1/4に【不動産×AI】その他のアノテーション作業効率化の成功事例は『FastLabel導入事例』を参考にしてください。まとめ本記事では、アノテーション作業について解説してきました。最後にまとめをご覧ください。▼アノテーション作業の種類テキストテキスト文書に定義したカテゴリを割り当てる画像・映像画像から物体を検出したり、画像の分類や抽出したりする音声音声をテキスト化した文章の単語1つ1つに意味をタグ付けする▼アノテーション作業の注意点コスト削減による品質低下を避けるデータセットに目を通すマニュアルを作成しておく▼アノテーション作業の課題アノテーションをするための専門知識やルールが必要教師データの品質を担保しなければならない作業量が膨大で手直しも発生しやすい内製化は慎重に検討しないと採算が合わなくなる可能性がある知見がある専任者の採用とアノテーター数の確保が必要▼アノテーション作業を内製化するための条件要件定義・仕様整理ができているか作業リソースを確保できるか作業管理、品質管理ができるかAIの精度を上げるためには、高品質な教師データが欠かせません。膨大な数の教師データを作成する場合は、内製化でも外部委託でもアノテーション作業の効率化が必要です。一般的には、膨大な数の教師データを用意する必要がある際には、多くの場合はアノテーションサービスを利用します。しかし、委託先は品質を低下させないためにも慎重に選ぶことが大切です。この記事では、アノテーションサービスの選び方をご紹介しました。ぜひ、教師データ作成をご検討されている方は参考にしてみてください。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%82%E3%82%8A%EF%BC%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81AI%E3%81%AE%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%81%AB%E5%A4%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E5%BD%B1%E9%9F%BF%E3%82%92%E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%81%AE%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%80%81%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%83%AA%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%8D%81%E5%88%86%E3%81%AA%E7%A2%BA%E4%BF%9D%E3%81%8C%E5%87%BA%E6%9D%A5%E3%81%AA%E3%81%84...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3Cbr%3E%3Cbr%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cul%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%89%B5%E6%A5%AD%E4%BB%A5%E6%9D%A5%E5%9F%B9%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%8D%E3%81%9F%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%81%AB%E5%9F%BA%E3%81%A5%E3%81%8D%E3%80%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E8%87%AA%E5%8B%95%E8%BB%8A%E3%80%81%E8%A3%BD%E9%80%A0%E3%80%81%E3%82%A8%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%80%81%E5%BB%BA%E8%A8%AD%E3%83%BB%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%80%81%E5%8C%BB%E7%99%82%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%95%E3%81%BE%E3%81%96%E3%81%BE%E3%81%AA%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%A7%E3%80%81%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%AF%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%3C%2Fli%3E%0A%3Cli%3E%E6%A9%9F%E5%AF%86%E6%80%A7%E3%81%AE%E9%AB%98%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81%E3%81%8A%E6%89%8B%E6%8C%81%E3%81%A1%E3%81%AE%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%3Cp%3E%E3%81%94%E4%BE%9D%E9%A0%BC%E3%82%92%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%A0%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%8B%E3%82%89%E3%80%81%E6%9C%80%E9%81%A9%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%81%AE%E6%8F%90%E6%A1%88%E3%82%84%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%83%9E%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%90%BD%E3%81%A8%E3%81%97%E8%BE%BC%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%80%82%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%82%92%E7%86%9F%E7%9F%A5%E3%81%97%E5%B0%BD%E3%81%8F%E3%81%97%E3%81%9F%E7%B5%8C%E9%A8%93%E8%B1%8A%E5%AF%8C%E3%81%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%81%8C%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%92%E4%BB%A3%E8%A1%8C%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22sd%20appear%20button-container%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Ffastlabel.ai%2Fresources%2Fpamphlet-ado%3Fid%3Dcta-blg-btn-btm-ado%22%20class%3D%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