アノテーションは特定のデータに対して、メタ的な関連データを付与した場合に、これらの情報を指して使われる言葉です。 形式はXMLなどで、注釈としてメタデータをタグで付与するのが特徴です。 AIの分野では機械学習において必要とされ、学習の方向性や促進の観点から必要性が高いといわれています。 教師ありタイプのAIであれば、アノテーションを避けて通ることはできないでしょう。 データ入力によってメタデータの付与を行い、AIに刺激を与えて機械学習を促進することが可能となります。 教師なしAIという選択肢も存在しますが、目的の結果が得られるとは限りませんし、応用の点において用途が限られてしまいがちです。 その点、アノテーションが使える教師ありタイプならば、学習結果をより価値のあるものに変えることができます。 ただデータを学習させるだけだと、AIが導き出す答えは価値のないものに留まります。 しかし、アノテーションで教師データの作成を行えば、AIは正しい答えというものが分かるようになり、応用が可能な役立つデータの作成に繋がります。 アノテーションの必要性はない、そう考える人は、AI業界において殆どいないといえるでしょう。 それだけ重要な要素ですし、データ入力のありなしでどれだけ結果が異なってくるかも知られています。 重要性に関しては捉え方に個人差がありますが、より重要と考える人達は特に力を入れて取り組みます。 アノテーションを適用することで、AIが導き出す結果が意味を持ち始める、そう解釈すると誰でも重要性が高いと分かるはずです。 近年は、データ入力を補助するツールが充実しているので、一から作らなくても直ぐに始められるようになっています。 試行錯誤にも使えますから、本格的に導入するか否か検証する用途にも役立つでしょう。 必要性が理解できれば、今後取り組むべき方向性が見えてくるので、初心者こそ早めにツールに触れてみるのがおすすめです。２