オフショアコラム
Offshore Column

AIの品質を左右するアノテーション(学習データ作成)で抑えるべき3つのポイント

AIの品質を左右するアノテーション(学習データ作成)で抑えるべき4つのポイント

AIの開発には欠かせないアノテーション(学習データ作成)ですが、そもそもどのような作業なのでしょうか。生まれたてのAIは人間の赤ちゃんと一緒で、多くのことを教えていかなければ成長していきません。そのために膨大な量のデータをAIに与える必要がありますが、ここで出てくるのがアノテーション。英語の”Annotation”とはもともと注釈のことです。AIにデータを与えるといっても、ただそのままデータを与えればいいというわけではなく、「この部分はこういう意味だよ」と教えていく「注釈」を加えたうえでAIにデータを与える必要があります。つまりアノテーションとは、AIに情報を教え込むための「注釈」(タグ付け)およびその作業のことを指します。実際にアノテーションに着手すると、以下のような課題に直面することになります。

アノテーションの課題

データの質・精度

たとえばAIに「自動車」というものを認識させたいのであれば、データ内で自動車の範囲を正確に指定するだけでなく、付与条件も明確にする必要があります。作業担当者によって作業にばらつきが出てしまっては、AIの学習は進みません。

学習するデータ量

自動車で表現すると、数枚の画像だけでなく様々な角度、距離、明るさなど膨大な量のデータを与えて自動車と認識させなければなりません。この角度からは自動車と認識しない、ということでは困りますよね。

作業プロセス

せっかくデータを大量に集めたとしても、それらを効率的に扱うことができなければAIの学習は進みません。日進月歩のAIの分野では、作業効率も非常に重要な要素となるのです。

精度の低い教師データでAIモデルを生成するとAIの能力は上がらず、かといって質や精度がよくても量が足りなければ学習はなかなか進みません。AIの品質向上には質の高いアノテーションが大量に必要なのです。

glocal-Oneの課題解決

glocal-Oneでは、アノテーション作成時に直面する課題を、3つのポイントを抑えてクリアしています。

  1. 1. 徹底した基準の明確化
  2. 2. 経験豊富なオフショア人材を活用し柔軟に対応
  3. 3. 業務管理と作業プロセスの効率化

1〜3のポイントについて、次回以降のコラムで解説していきます。

glocal-OneではAI用画像アノテーションを代行しています

AI用画像アノテーション

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