教師データとは、画像、動画、音声などの「データ」と「正解」（画像や動画の種類を示すラベル、どこに何が写っているかを示すラベル、音声に対応して書き起こされた発話内容など）がペアになっているデータのことです。このデータは「教師あり学習」と呼ばれる方法で使われ、AIが特定のパターンやルールを正確に学習するために不可欠です。教師データの質が低いと、AIが誤った予測や誤認識を繰り返すリスクが高まります。精度や信頼性を高めるためにも、AI開発には高品質な教師データが不可欠です。質の良い教師データを作成するうえでのポイントは次の5つです。必要な教師データの量や質は状況によって異なる運用シナリオを事前に作成しておく課題解決に最適なデータを集めるラベル付け（アノテーション）を正確に行うアノテーションのルールを統一する本記事では、質の高い教師データを作成するための具体的な手順や、データ作成時の注意点について詳しく解説します。%0A%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-toc-ado%22%20class%3D%22ctwhite-button%22%20id%3D%22cta-blg-btn-toc-ado%22%20target%3D%22_parent%22%3E%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%81%AF%E8%B3%87%E6%96%99%E3%82%92%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%99%E3%82%8B%3C%2Fa%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%09%3C%2Fdiv%3E%0A%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%3Cstyle%3E%0A%09body%20%7B%0A%09%09font-family%3A%20-apple-system%2C%20%22H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リンゴであることを学習するのが難しくなります。また、リンゴとミカンが一緒に写っているにも関わらず、一括して「リンゴ」とラベル付けが行われると、AIの精度に悪影響を与える可能性があります。そのため、さまざまな種類の画像を集め、丁寧にラベル付けすることが重要なのです。AIの開発効率を高めるため高品質な教師データは、AIの開発効率も高めます。質の低い教師データでは当然AIの精度が下がるため、実用化できるような精度になりません。すると、再学習や教師データの修正を行わなくてはならず、開発効率が落ちてしまう原因になります。そのため、質の高い教師データを用意することが、最小限のデータと学習時間で実用的なAIを開発することに繋がるのです。教師データを作成する手順ここまで、教師データの基礎知識について解説してきましたが、ここから具体的な手順について見ていきましょう。教師データを作成する手順は、以下の通りです。必要なデータを定義するデータを収集するデータの前処理を行うラベル付けをする1.必要なデータを定義するAI開発には適切な量と質の教師データが不可欠です。教師データを用意する際は、データ収集をする前に、全体像を俯瞰してデータ整理しましょう。ここでは、現場の課題を洗い出して、どのような教師データをAIモデルに読み込ませれば、現場で役立つAIが開発できるかを考えます。全体像を俯瞰することで、本当に必要なデータを特定できるでしょう。2.データを収集するデータ収集では、データの種類が偏らないように注意してください。データの種類が分散されているかを意識しましょう。例えば、猫を識別するAIモデルを開発する際に「猫」「犬」「猿」のデータを用意するのであれば、それぞれの画像枚数が均等になるように心がけます。さらに、収集するデータには、ラベル付けする際にネガティブサンプルとなるようなデータも含めてください。ネガティブサンプルとは、不正解のデータをいいます。例えば、顔認証用のデータセットでは、顔が写っていない写真などのことです。このようなネガティブサンプルを含めることで、AIモデルは「正解」「不正解」を学習し、精度が向上します。データの収集方法は、主に以下の4つです。社内データを活用するオープンデータセットを活用する自社で新たにデータ収集するデータセットを購入するでは、これらのデータ収集方法について解説します。社内データを活用する社内に蓄積され、そのまま眠っていたデータを掘り起こし、教師データとして加工できます。教師データへ加工するための手間は発生するものの、外部から新たに調達する必要がないので、経済的な負担が小さい方法です。オープンデータセットを活用するオープンデータセットとは、国・地方公共団体・企業などから提供される、一般公開されているデータのことです。統計情報、画像、動画、テキスト、音声など、様々な形式で提供されています。オープンデータにはラベル付けがされている場合もあり、そのデータを収集することで、大量の教師データが簡単に用意することができます。そのため、自社でいちから教師データを作成する手間を省くことができます。しかし、オープンデータのラベル付けは必ずしも正確であるとは限りません。必ずデータに目を通し、ラベルが適切かどうかを確認することが重要です。また、オープンデータは誰でも利用できるため、同じデータを競合他社も活用している可能性があります。そのため、オープンデータのみでAI開発を行うと、競合優位性に劣るリスクが伴います。このような理由から、オープンデータ利用時は自社独自のデータを組み合わせ、独自性や競争力を高めたAI開発を目指しましょう。関連記事：機械学習用のデータセットとは？取得方法と利用時の注意点自社で新たにデータ収集するオープンデータセットにも該当するデータがない場合、自社で新たに収集をするという選択肢もあります。たとえば、IoT装置を活用したデータ取得や、画像・動画の新規撮影などの方法が該当します。自社のデータ要件にあったデータを集めることができるメリットがありますが、かかる人件費、時間などのコストが非常に高く、ノウハウが無い場合にはさらに非効率になるというデメリットもあります。データセットを購入するデータセットを外部の企業から購入することも可能です。教師データの必要性が高まっていることで、今では複数の企業がデータセットの無償提供、あるいは販売をしています。すでに教師データとして提供されているデータは、そのままAIに読み込ませることができるため、データ収集に必要な時間を大幅に短縮できます。迅速にAI開発を進めたい場合、データセットの購入が有効な選択肢となるでしょう。2.データの前処理を行う次に収集したデータの前処理を行ってください。収集データはエラーやノイズ、欠損値が含まれていることがあります。これらを取り除かずに使用すると教師データの品質が低下します。特徴量を採取しにくい教師データでAIモデルに学習させると、精度が落ちるため気をつけなければいけません。特徴量を採取できる状態にするため、データの前処理は必ず行いましょう。3.ラベル付けをするデータにラベルを付けて教師データを作成していきます。この作業を「アノテーション」と言います。AIモデルは教師データを読み取ることで、未知のデータが入力されたときに正誤の判断ができるようになります。前述したように、教師データの質はAIモデルの精度を左右するため、データのラベル付けは正確に行いましょう。アノテーション作業については、下記記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。関連記事：【事例あり】アノテーション作業の課題を解決！精度向上と業務効率化を実現するポイント教師データを用意する上で押さえるべきポイント教師データを一から用意する場合、いくつかの注意点に則って収集を始めることが大切です。ここでは、以下の5つのポイントをご紹介します。必要な教師データの量や質は状況によって異なる運用シナリオを事前に作成しておく課題解決に最適なデータを集めるラベル付け（アノテーション）を正確に行うアノテーションのルールを統一する必要な教師データの量や質は状況によって異なるAI開発に必要な教師データの量や品質については、状況によってさまざまです。高品質な教師データは、あればあるほどAI開発に有利であることはもちろんですが、自社の予算や時間は限られているため、求められるデータには限界があります。また、どんなAIを開発したいかによっても、必要な教師データの質や量は変わってくるでしょう。そのため、教師データの収集についてはそのAIを開発するため、どれくらい用意すれば良いのかをあらかじめ検討しておくことが重要です。目標の達成にはどの程度の時間と予算を必要とするかをそこから逆算できるため、専門家と相談しながら進めていきましょう。運用シナリオを事前に作成しておくあらかじめ、運用シナリオを作成しておくことも大切です。開発したAIをどのように使用するのかによって、事前に必要な教師データの数量も決まってきます。例えば、AI運用開始後も、実践経験を経て学習を進められるような使い方であれば、初期の段階では最低限の教師データさえ揃えられれば開発と実装を進められます。どのようなAI活用を検討しているのかによって、前準備の負担も変わることを覚えておきましょう。課題解決に最適なデータを集める目的とするAIに最適なデータを集めましょう。教師データの質がどれだけ優れていても、そのデータがAI開発につながるデータでなければ、高い学習効果は望めません。リンゴとミカンの区別がつくAIを開発したいのに、イチゴの画像を充実させても、精度の高いAIは開発できません。データにバリエーションを求めるなら、さまざまな品種のリンゴの画像を読み込ませるなど、課題に則ったデータを用意しましょう。ラベル付け（アノテーション）を正確に行う教師データを作成する上で重要となるのが、ラベル付け（アノテーション）です。例えば、画像セグメンテーションのラベル付けは、対象物を大まかに切り取ればいいわけではなく、ピクセル単位で正確に行う必要があります。2～3ピクセルのズレでもAIの精度に大きく影響が出てしまうため、正確かつ丁寧なラベル付けを行いましょう。とはいえ、大量のデータに対して正確なラベル付けを行うのは、多くの人員や作業時間を必要とします。そのため、ラベル付けは代行サービスに依頼することも検討することをおすすめします。アノテーションのルールを統一する「一貫性のある質の高いデータ」を作成できるかも、正確なラベル付けと同様に重要です。ここで言う「一貫性」とは、ラベル付けの「正解」のことを指します。例えば、「扉を囲ってください」という簡単なルールでも、以下のように各作業者で基準がばらつくケースはよくあります。このように基準がばらつくと、一貫性がなくなり教師データの質も下がってしまいます。そのため、「何が正解か」を明確にするために、ルールを統一しましょう。良質な教師データでAI開発を実施した成功事例「良質な教師データはどのような効果を生み出すのか」をより理解するために、弊社FastLabelがご依頼を受けた事例をご紹介します。アノテーションツールと代行の利用で、収穫ロボットAIの画像認識精度が30%向上※引用：DENSO Global課題・目的・社内でアノテーション作業を行っていたものの、ソフトウェア開発期間短縮のためのアノテーション作業を効率化したかった・アノテーションの必要数に対して、深刻なリソース不足があった・仕様が難しく、作業者が増えるほど質が安定しなかったFastLabelを選んだ理由・価格・サポート・複数人作業のしやすさ成果・アノテーションデータをクラウドで一括で管理でき、開発効率が向上した・アノテーションの代行も合わせて委託し、ソフトウエアの開発のサイクルスピードが格段に上がった・納品されたアノテーションデータを学習させたAIのモデルをテストした結果、明らかにロボットの動きがより知的に変わった・成功率のデータも大きく向上しており、ある一例として、画像認識精度が30%近く向上株式会社デンソーは自動車関連事業のほかに、産業機械の開発などを行う企業です。ミニ房トマトの自動収穫ロボットでは、房の位置や切断点を検出するために、AIを用いています。以前は、フリーのアノテーションソフトを個人のPCにインストールし、個人作業を行いながらwiki上で進捗共有するという方法で教師データの作成を行っていましたが、ソフトウェア開発期間を短縮するためにアノテーション作業を効率化する必要がありました。しかし、アノテーションの必要数に対して、リソース不足が深刻であるという課題がありました。また、仕様が難しいため、作業者が増えるほど質が安定しなくなるという問題も抱えていました。そこで、弊社のアノテーションサービスをご利用いただき、アノテーションツールも導入していただきました。アノテーションツールを変えたことで、アノテーションデータが一括管理できるようになり、これまで散らばっていたデータをプロジェクトごとに整理してまとめられるようになりました。さらに代行サービスの利用により、ソフトウエアの開発のサイクルスピードが格段に上がりました。納品されたアノテーションデータを学習させたAIのモデルをテストした結果、明らかにロボットの動きがより知的に変わりました。また、成功率のデータも大きく向上しており、ある一例として画像認識精度が30%近く向上しました。【本事例のポイント】アノテーションツールの導入で、散らばっていたアノテーションデータが一括管理できるように代行サービスの利用で、ソフトウエア開発のサイクルスピードが向上良質な教師データで成功率のデータが大きく向上▼この事例の詳細はこちら収穫ロボットのAIにおける教師データ作成、画像認識精度が30%向上【農業×AI】コンサル型アノテーションにより、レジレスカフェにおけるAI認識精度が20%向上※引用：クラスメソッド課題・目的・こういう画像をこれだけ追加して再学習すれば認識の不具合が改善するといった道筋を業務フローとしてどれだけ組み込めるかがAI開発全体の課題だった・内製でデータセットを作成していたが、リソースに限りがあり、1万枚単位のデータをアノテーションするのに多くの時間がかかっていたFastLabelを選んだ理由・細かいスパンで進捗や問題点を共有することで、話し合いながら一緒に進んでいくという姿勢に魅力を感じた成果・精度が約20％改善・現場でテストを重ねた結果、普通の服装と検出しづらい服装の両方が同じような精度で検出できるというところまで改善したクラスメソッド株式会社は、クラウドなどの新しい技術やサービスを日本企業に紹介したり、導入をサポートしたりする事業を行う企業です。同社自らも、新しい技術を用いてさまざまな研究開発を行っています。その研究開発のなかで、店舗内の行動推定を行うために大量のラベル付けが必要になりました。しかし、「こういう画像をこれだけ追加して再学習すれば認識の不具合が改善する」といった道筋を、業務フローとしてどれだけ組み込めるかが、AI開発全体の課題としてありました。また、社内でデータセットを作成していたものの、リソースに限りがあり、モデルの精度改善をする上で1万枚単位のデータをアノテーションするのに、多くの時間がかかっていることも問題でした。そこで、弊社にコンサル型アノテーションとアノテーション代行をご依頼いただきました。ラベルの種類の追加提案や、アルゴリズムを共有してコードを見ながら改善点の提案を実施。また、代行サービスでは3万枚のアノテーションの代行を行いました。納品したアノテーションデータで学習させたところ、精度が約20％向上。現場でテストを重ねた結果、「こういう服装の人物が検出しにくい」という問題も普通の服装と同じような精度で検出できるようになりました。【本事例のポイント】リソースに限りがあり、大量のデータをアノテーションするのに時間がかかっていたラベルの種類の追加など、改善点の提案を実施精度が約20％向上し、検出しにくいものが検出できるようになった▼この事例の詳細はこちらレジレスカフェにおけるAI認識精度が20%向上！単なるBPOではないコンサル型アノテーションの実施【IT・SIer×AI】データ収集・アノテーション代行の利用により、大幅なモデル精度の向上を実現※引用：Sony Network Communications課題・目的・短期間かつ低コストで開発に取り組む必要があり、人的リソースも限られていた・多様な食品に関する大量のデータを集めることに苦労していた・食品カテゴリは構造的かつ体系的に定義されておらず、アノテーションの定義が難しかったFastLabelを選んだ理由・データコンサルティング、データ収集、アノテーションを一気通貫で依頼することが出来た・限られたコストとプロジェクト期間の中でのデリバリーを実現する体制とプラットフォームを有していた・ビジネスドメインへの理解やAI開発に対する知見も深く、プロジェクトを伴走できるパートナーとして信頼が出来た成果・分類可能な食事の数が約2倍に向上ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、通信事業やIoT事業、AI事業などを展開している企業です。ヘルスケア領域でのサービス開発をより簡単に実現する、「X.SINCE」というヘルスケアアプリのプラットフォームサービスの開発で、日本人が食べる食事のデータ収集やアノテーションを行う必要がありました。しかし、短期間かつ低コストで開発に取り組む必要があるものの、人的リソースも限られているという課題がありました。また、食品カテゴリは構造的かつ体系的に定義されていないため、アノテーションの定義が難しいという問題もありました。そこで、大量の画像収集からアノテーションまでを一気通貫でご依頼いただける弊社に、ご相談をいただきました。元々のモデルは数百カテゴリに分類できていたのに対し、納品されたアノテーションデータでモデルアップデートを行った結果、分類可能な食事の数は約2倍になりました。【本事例のポイント】短期間かつ低コストで開発に取り組む必要がある上に、リソースが足りなかったAIが分類できる食事の数が2倍に向上▼この事例の詳細はこちらデータ収集からアノテーション、コンサルティングまでを一気通貫でご提供。画像解析AIモデルの大幅な精度向上に貢献。おわりに本記事では、教師データの基礎知識や作成手順など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。▼教師データの品質が重視される理由AIの精度に直結するからAIの開発効率を高めるため▼教師データを用意する上で押さえるべきポイント必要な教師データの量や質は状況によって異なる運用シナリオを事前に作成しておく課題解決に最適なデータを集めるラベル付け（アノテーション）を正確に行うアノテーションのルールを統一する教師データの作成には、「大量のデータの用意」「正確なラベル付け」が非常に重要です。しかし、正確なラベル付けを大量に行うのは、多くのリソースを用意しなければなりません。AI開発を効率化したい、高品質な教師データを作成したい場合は、ぜひFastLabelにご相談ください。AI開発支援実績を豊富に持つFastLabelは、高品質な教師データ作成の業務効率化を得意としています。最新技術を活用し、高品質な教師データを容易に作成していけることが強みです。また、建設・製造・医療・小売など多種多様な業界の実績を保有しています。そのため、「AI開発で理想の結果が出るか不安」「どのような教師データを作成すれば良いかわからない」とお悩みを抱える方にもアドバイスができます。アノテーション業務を効率化するためのプラットフォームサービスも提供しているため、AI開発を検討されている方はお気軽にご相談ください。%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%8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