アノテーション

アノテーションの可能性について

AI技術が進化しており、人間しか解決することができなかった知的領域に踏み込んで、コンピューターが問題解決する仕組みが生まれ話題性になっています。もっともAIをビジネス化する場合には、総ての事象をデータ化し、それを重視することが行われ、本来は使い道のなかったデータに対しても焦点を与えることで、より最適な問題解決にも導くことが可能です。 近年はビジネス領域でも多くのデータを集めることが可能となり、ビッグデータの時代が到来しているのはいうまでもありません。ただ重要なデータばかりでもなく、本来は使い道が見られないデータも存在し、そういったデータを使うことでより最適な問題解決に導くことを可能とする取り組みも始まっています。 もっとも使い道のないデータを利用して、AIによる解析を行わせることをアノテーションと呼び、その手法には大きく分けて三つ存在します。一つの画像データがある場合、その画像に写っているものをタグ付けを行っていく物体検出が存在します。 次に写っている物体に色塗りを行った場合、その色を塗った部分をタグ付けすることを領域検出を行います。そして三つ目にその対象とした対象物の持つ意味の属性を与える画像分類を行っていきます。 これをAIで解析する流れになるため、正解データとされる教師データを積み上げる作業を必要とします。10万件以上もの膨大なデータを要すれば、正解データを豊富に集めることができ、より最適な問題解決を導ける可能性が広がっています。 なおAIの優れた点は日本人の感覚にも適した問題解決にも導くことができ、例えばタグ付けを多く行えば行うほど日本人の感覚にマッチした形でも行えます。アノテーションをビジネス化する上では、日々の業務で行うことがそのままデータになっていき、人の持つ役割に近いほどの精度やそれ以上の精度を生み出すことができる場合もあります。 ヒト・モノ・コトに焦点を当てたデータ化してアノテーションを施すことで、自動化にも貢献し、さらなる効率の向上や精度の向上まで果たす役割は大きいです。

パートナー企業一覧