基本的に、アノテーションというのは注釈を指し示す言葉です。何か難しい言語が存在していたときに、その言語に対してわかりやすくタグ付けを行うと言った意味合いが存在していました。これは、現在でも変わっていません。特に、日本人の感覚として注釈は非常によく使われます。より多くの人がプロジェクトに参加する場合には、アノテーションをきちんとしておかないとプロジェクトを進めていくことができなくなるからです。一方で、AIの分野ではアノテーションはまた別の意味を持っています。簡潔に述べると、データそのものに対して価値を与えることを意味しています。ディープラーニングなどのような機械学習では、機械学習のモデルとなっているものに対して色々なデータを覚えさせなくてはいけません。本来、プログラムは単一的にしか物事を考えることができないため、細かな指示は人間がきちんと支持する必要があります。一見すると非常に早く物事を処理できるように見えても、それは単純に計算能力や処理能力が速いだけの話で、物事を複雑に考えられるわけではありません。そもそも、プログラムには物事の本質的な解釈ができないからです。一方で、ディープラーニングのような機械学習では、こういったいわゆるプログラム的な要素に対してきちんとした価値を覚えさせていきます。一つ一つにどのような意味が存在するのかを文字通り注釈で覚えさせていくわけです。これが、AIにおけるアノテーションです。例えば、画像に人や犬が映っていたとしても、プログラム側はそれを理解できません。そこで、プログラム側にもそれらの意味や価値がわかるように、人や犬というタグ付けを行って明確に違いを把握できるように工夫をするわけです。色彩などに関しても同じです。同様にタグ付けを何度も行い、最終的に機械学習できちんと判断できるようにします。アノテーションは、このようにAIをより発達させるために不可欠なわけです。