日本でもアノテーションが話題になっていますが、アノテーションとは人の手によるタグ付けのことを指します。 IT業界では補足したい情報をデータに加えることもアノテーションと呼びます。 動画サイトでもアノテーションがよく使われています。 AIが学習するための日本語の教師データを作成することもアノテーションです。 教師データを作成することで、機械の動作など企業が蓄積しているデータを価値あるものに変えることができます。 AI開発は行動方針を決めてコンセプトを実証し、実用化に向けたAIモデルの開発を行います。 AIモデルの開発を行った後に作成したモデルを運用します。 AIは事前に予測していた通りにならないことも多いです。 コンセプトを実証する過程が重要で、期間も長くかかります。 途中で開発を断念するケースもあります。 AI開発を行う上で技術的なハードルを高く設定すると実現が困難になることもあるので注意が必要です。 ビジネスを成功させるにはアノテーションから考えることも大切になります。 機械学習のモデルに学習させるためには教師データを作成しますが、手法は3つあります。 ひとつは画像に写っているものにタグ付けをする手法です。 画像に色を塗り、色を塗っている部分の意味をタグ付けする手法や画像に対して属性をタグ付けする手法もあります。 目的によって手法の選択は変わります。 ディープラーニングだと精度の高いモデルを作成するには膨大なデータが必要です。 他の用途で収集していた画像や動画、音声データを新しく収集したい情報の用件によってタグ付けします。 AIを活用したい場合、活用できるデータがあればタグ付けをしてモデルを作ります。 モデルを作ることで実際に活用することが可能かどうかを判断します。 活用が可能だと判断できればビジネスモデルを考えてプロジェクトをスタートさせます。 AIは自動的にデータ作成を行う部分で活躍します。 従来の検査業務では人が検査作業を行いますが、大手メーカーでは検査の自動化でAIが活用されています。