アノテーション｜画像や音声にタグ・ラベルを付ける作業とその品質

アノテーションとは

アノテーションとは、AIに学習させるためのデータに「意味づけ」を行う作業です。
画像・音声・テキストなどの素材に対して、タグやラベルを付けることで、AIがその内容を理解し、分類・予測・認識などの処理を行えるようになります。

この作業は、ラベル付きのデータを使ってAIを学習させる「教師あり学習」において不可欠な工程であり、モデルの性能を左右する重要なステップです。

アノテーションの対象と作業例

アノテーションは、素材の種類によって作業内容が異なります。
以下は代表的な例です

• 画像
  • バウンディングボックス
    画像内の対象物を四角形で囲み、位置と範囲を示す作業
  • セグメンテーション
    画像をピクセル単位で分類し、領域ごとに意味づけする作業
  • ラベル付け
    データに対して「これは何か」を示す分類名を付ける作業
• 音声
  • 話者識別
    音声データから誰が話しているかを判別・記録する作業
  • 感情ラベル
    音声やテキストに含まれる感情（喜怒哀楽など）を分類する作業
  • ノイズ除去
    音声データから不要な雑音を取り除き、分析対象を明確にする作業
  • 発話区間の識別
    音声の中で実際に話している部分を検出し、開始・終了を記録する作業
• テキスト
  • 品詞タグ付け
    テキスト内の単語に対して、名詞・動詞などの品詞を割り当てる作業
  • 感情分類
    テキスト全体の印象をポジティブ・ネガティブなどに分類する作業
  • エンティティ抽出
    テキストから人名・地名・組織名などの固有情報を抜き出す作業
• 動画
  • フレーム単位でのラベル付け
  • 動作や行動の識別（例：「歩く」「座る」など）

当社が提供する画像・映像素材も、こうしたアノテーション作業の対象となることを前提に、収集・撮影を行っています。

なお、撮影時点で以下のような情報を記録しておくと、後工程のアノテーション作業がより正確かつ効率的になります。

品質がAI性能に与える影響

アノテーションの品質は、AIモデルの精度に直結します。
ラベルが曖昧だったり、一貫性がなかったりすると、モデルが誤った学習をしてしまい、認識精度が低下する原因になります。

品質を保つためには、以下のような工夫が必要です。

アノテーションはAI開発の土台

アノテーションは、AI開発において「意味のあるデータ」をつくるための基礎工程です。
画像や音声にタグ・ラベルを付けることで、AIはその内容を理解し、精度の高いモデルを構築できます。

当社では、アノテーション品質に貢献できる素材提供を目指し、撮影時の情報整理や記録にも配慮しています。
AI開発における素材収集・撮影をご検討の際は、ぜひご相談ください。