アノテーションとは、画像やテキスト、音声などのデータに対して説明を入れる「タグ付け」のことで、AIが正しくデータを理解し機械学習させるための重要な作業です。AI開発をより効率的に進めたい企業にとって欠かせないサービスでもあります。
理想的なアノテーションを実現するには、自社が開発するAIの用途・目的に応じたサービスを提供してくれるかどうかを確認しましょう。ここでは「画像・動画（物体抽出など）」「音声（音声認識など）」「テキスト（集計・分析など）」という3つの用途に分け、アノテーションサービスを分類しました。
紹介している掲載企業のうち、一部の資料は下記よりダウンロードが可能です。比較検討の参考にご活用ください。
アノテーション代行サービスの一覧表
| 会社名 | サービスの特徴 | こんな企業におすすめ | 対象データ | 得意領域 |
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ソフトバンク内のAI開発経験を元に構築！精度の高いアノテーション代行サービス
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要件整理からデータ作成まで一気通貫で任せたい
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画像 / 動画 / 音声 / テキスト
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自動運転（危険運転検知）、製造（外観検査）、幅広い分野全般
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低解像度・対象物が多い画像など、複雑で難易度の高いアノテーションに対応
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難易度の高い画像データを“品質最優先”で外部委託したい
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画像（特殊ケース含む）
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衛星画像、自動運転画像、製造業の不鮮明画像など高難度画像領域
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Datatang |
世界トップクラスのシェア！AI学習データのサービスプロバイダー |
数十万〜数百万件規模の学習データを一気に準備したいグローバル展開企業
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画像 / 動画 / 音声 / テキスト
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顔認証 / 自動運転 / 音声認識など（多言語対応）
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ANNOTEQ |
圧倒的な作業スピードを実現するクラウドソーシングネットワーク |
大量データを低コスト・短期間でさばきたい
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画像 / 音声 / テキスト （手書き含む）
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分野問わず大規模案件全般（写真・対話音声収集等も対応）
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Lionbridge AI |
300言語のネイティブ話者による多言語のAI向け機械学習データが作成可能 |
世界中の言語・文化をまたいだAIサービスを開発しているグローバル企業
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画像 / 動画 / 音声 / テキスト
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多言語データ全般（例: 音声・テキストの多言語コーパス、感情分析）
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harBest |
画像・動画・音声などのアノテーションデータをWebで簡単に発注できる会社 |
画像や音声データの収集・ラベリングを手軽に外注したい
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画像 / 動画 / 音声 （テキストは要相談）
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製造業（外観検査）、不動産（物件画像）、食品（料理画像） 等
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diNextion（ディネクション） |
ディープラーニングに必要な画像教師データの作成に対応可能 |
自動運転や監視カメラ向けの大量画像を安く、でも粗すぎずに作りたい企業
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画像（静止画） ※必要に応じ音声も
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自動車（自動運転画像）、監視・セキュリティ映像、医療画像 等
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AI Dataアノテーションサービス |
自社開発アノテーションツールを活用した低コストのサービスを提供 |
前処理も含めてデータ周りを丸ごと任せたいが、国内ベースでセキュリティも重視したい
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画像 / 動画 / 音声 / テキスト / 手書き
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ITサービス全般、建設・住宅、学術研究など
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CTE |
AIに必要なデータ作成・整理・加工業務の請負が可能 |
チラシ・帳票・カタログなど紙／画像ベースの大量テキストを、きれいに構造化してデータベース化したい
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テキスト / 画像（印刷物）
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食品栄養データ、流通商品データ、紙資料のデジタル化 等
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MLFlow（エムエルフロー）アノテーション |
依頼者側でのデータ精査は不要！大量のデータ群から必要なシーンを抽出 |
膨大な動画・ログから「必要なシーンだけ」効率よく抽出して学習データにしたい
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動画 / テキスト (※画像は動画経由)
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防犯・監視映像解析、SNSテキスト分析、製造検品動画 など
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HUMAN SCIENCE |
クラウドソーシングなし！高セキュリティをポリシーとしたアノテーション代行サービス |
専門家監修付きで極めて正確なデータが必要
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テキスト、画像、動画、音声、（センサーデータ）
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医療AI（医師監修データ）、自動運転（車載画像）、自然言語（テキスト解析）、建築、製造検品
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Lancers |
全国のフリーランスを活用した低コストアノテーションなら |
社内リソースが足りず、低予算かつ短期間で大量の画像・テキスト・音声にラベルを付けたい
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画像、動画、音声、テキスト、（3D点群）
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大量タスク全般（例: SNS画像大量分類）、多言語（300言語ネイティブ在籍）、低コスト案件
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BAOBAB |
世界各国のパートナーを通じて多言語の音声データ収集や翻訳に対応 |
多言語かつ高品質な教師データや研究用コーパスが必要
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画像、動画、音声（多言語）、テキスト、3次元データ
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多言語NLP（対訳, 翻訳, NER）、音声（音素レベル, 合成音声検証）、画像（医療・衛星など高難度）、RLHF/LLMデータ、公共研究（言語資源系）
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PASONA JOBHUB |
大量データを処理できるクラウドワーカーを活用したアノテーション代行 |
短期間で数万〜数十万件規模のデータを作成したいが、品質管理はプロに任せたい
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画像、動画、音声、テキスト
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音声データ（音声認識AI向け大規模コーパス）、SNS/コミュニティ（テキスト・画像モデレーション）、自動車（走行画像）
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nextremer |
独自手法で高品質な訓練データを高速かつ安定的に供給 |
AI開発とセットで教師データ設計から伴走してほしい
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画像、動画、テキスト、音声、センサー、3D点群
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対話AI（チャットデータ）、自動運転（画像・点群）、製造（外観検査）、医療（診断画像）
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FLOW |
専門チームで最適なデータ処理戦略を提供 |
コストも抑えつつ品質も妥協できず、さらに障がい者雇用や社会貢献のストーリーも重視したい
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画像、動画、テキスト、音声、BIM/CAD等特殊データ
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防犯カメラ映像（行動ラベル付与）、顔認識（人物特徴タグ）、医療ヘルスケア（画像注釈）、BIM（建築図面データ作成
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Global Walkers |
作成したデータセットをもとにしたAIモデルの開発まで対応 |
データ収集〜アノテ〜モデル改善までワンストップで長く付き合えるパートナーを探している
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画像、動画、音声、テキスト、3D点群、センサー、書類
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自動運転（画像・LiDAR）、製造検品（画像、異常検知再学習）、地図解析（画像＋センサ）、OCR/書類（帳票読み取り）など
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アイアールアルト |
人間の行動情報を動画から抽出するなど、細かな要望にも対抗可能 |
日本語テキスト・音声コーパスを研究レベルの精度で整備したい
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テキスト、音声、動画（人の行動）
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日本語テキスト（対話データ、SNSテキスト解析）、音声言語（音声コーパス構築）、行動解析（防犯・行動認識AI用）
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Fastlabel |
手書き文字など、アノテーションの土台となるデータ収集が得意分野 |
自社内でもアノテツールを使い回しつつ、必要な部分だけプロ代行で高品質に仕上げたい
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画像、動画、音声、テキスト、3D点群
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小売・監視カメラ（物体検知・棚卸）、製造（外観検査データ）、金融文書（契約書AI向けタグ）など
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adish |
接雇用のSV・アノテーターによる迅速な対応 |
SNS・コミュニティ・ゲームなどの不適切コンテンツ検知AIを作りたい
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画像、動画、テキスト、音声
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特に有害コンテンツ分野。コミュニティ/SNS（テキスト・画像の違反タグ付け）、ゲーム（チャットログ分類）、広告審査（クリエイティブ判定）、レビュー分析など
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AOSデータ |
目的に合わせて選べる2つのアノテーションサービスを提供 |
安全な環境で自動アノテも活用しつつ大量処理したい
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画像、動画、テキスト、音声、3D点群 等
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自動運転（画像・センサーデータ）、医療（診断画像ラベル）、製造（検査画像・異常検知）、契約書AI（リーガル文書分類）など
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アノテーション代行サービスおすすめ21選の詳細情報
TASUKI Annotation
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資料ダウンロードフォームへ移動します。
TASUKI Annotationの概要
TASUKI Annotationのアノテーション代行サービスは簡易発注システムが用意されていて、サクッと案件依頼ができます。アノテーションは細かい要件が多く、依頼するだけでも時間がかかってしまうことから、外注ハードルは高いと感じている企業も少なくありません。「TASUKI Annotation」なら、システムが提案する案件に最適な質問が用意されているため、エンジニアのこだわりをくみ取った依頼が可能です。依頼書不要でスピーディに依頼できます。
また、アノテーションを外注すると、認識齟齬が生まれやすいもの。納期になってはじめて認識齟齬が発生していたことに気づき、大幅な修正依頼が発生することも多くありますが、それでは外注した意味がありません。認識齟齬のリスクを軽減するために「TASUKI Annotation」が用意しているのは、コラボレーション機能です。データパターンに応じて作業方針の判断が必要な場合が発生したときも、コラボレーション機能で、お客様とTASUKIプロジェクト管理プラットフォーム、そしてワーカーが繋がっているから、意思疎通が容易になります。アジャイル開発的にデータ作りが実施可能。スピーディな開発に寄与します。
また、AI自動アノテーションを導入。納品スピードが圧倒的に速いのも特徴です。自動化に加えて専任のアノテーターによる丁寧な仕上げを実施。作業者とチェッカーのダブルチェックは標準でついています。スピード納品ながら、高品質も実現したサービス。紹介手数料も無料なため、初回発注がしやすいのも特徴です。
TASUKI Annotationを選ぶべき理由
要件登録システムで依頼が簡単
アノテーションの依頼は、要件をまとめるだけでも大仕事です。そこで「TASUKI Annotation」では、簡単に要件を登録できるシステムを用意しています。案件依頼時には、必要な要件をシステムのサポートに従って登録するだけ。依頼書を別途作成する必要がありません。案件依頼の工数を大幅に削減してくれる依頼システムです。簡単に依頼できるのに、依頼の品質が向上するため、仕上がりの品質も高くなります。
AI活用の自動アノテーションでスピーディ
従来人が手作業で行っていたアノテーションにAIを活用した自動アノテーションを導入しています。これにより、納期の大幅な削減が実現。納品のスピードの速さは、「TASUKI Annotation」が選ばれる大きな理由のひとつです。また、人手の削減はコストにも反映しています。物体検出などは7円から提供が可能です。コスト面の優位性もまた選ばれる理由のひとつと言えます。
専任アノテーターによる作業で丁寧な仕上げ
AIによる自動アノテーションを導入したからといって、AIだけに任せているわけではありません。熟練アノテーターによる高技術の仕上げ作業を実施しています。作業者とチェッカーのダブルチェックは標準仕様。細部まで統一感がある高品質なデータが納品されます。
TASUKI Annotationの導入事例
AI識別精度が92.3％を達成
AIで子供が描いた絵を認識し立体化を自動で行うモバイルアプリケーションの開発をしている会社での導入。自社でデータ作成をしながらAI開発を並行することが難しかったため、TASUKIに依頼しました。開発に専念できたことで、開発スピードが上がり、AI識別精度は92.3％に。自分では網羅できていないアノテーション範囲まで広げられました。
引用元：TASUKI 公式サイトhttps://tsk-pf.com/case-study/20220820-toyforming
危険運転を検知するAIで精度90%超え
お客様目線のソリューションを届けるためには、企画と開発に最も時間がかかります。しかし、アノテーションの工数は多く、また担当者間での品質のゆらぎを修正するためにも膨大な工数を使ってしまっていました。高品質な教師データを大量に用意するために、専門的な知識と経験を持つ企業に依頼することが賢明と判断。短納期での発注が可能だったTASUKIに依頼しました。結果として、危険運転を検知するAIにおいて、精度90%を超えるAIプロダクトの開発に成功しました。
引用元：TASUKI 公式サイトhttps://tsk-pf.com/case-study/20220427-ambl
内製での教師データ作成と遜色ない高品質データ
新品と使用品を比較して劣化を判断するような物体認識のモデルを開発している企業での導入事例。従来は人が見て劣化状況を判断していましたが、AIで代替する取り組みをしています。人間の目と同等の精度で特定対象の劣化を検知するシステムに育成するためには、学習データ作成が一番の課題でした。TASUKIにアノテーションを依頼したところ、内製で行うレベルと遜色ない高品質なデータに仕上げてもらえました。納品スピードも速く満足しているそうです。
引用元：TASUKI 公式サイトhttps://tsk-pf.com/case-study/2021202-quando
TASUKI Annotationのサービス・プラン
- 物体検出：250,000 円（税不明）※5万ラベルのボリュームを作業期間3週間の場合
- 領域検出：500,000（税不明）※500画像のボリュームを作業期間3週間の場合
- データ収集＋アノテーション：3,000,000 円（税不明）※数万の手書き書類の収集からアノテーションまでを1.5カ月の作業期間で実施した場合
TASUKI Annotationの会社概要
| 会社名 | ソフトバンク株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都港区海岸一丁目7番1号 |
| URL | https://tsk-pf.com/ |
矢崎の画像アノテーションサービス
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矢崎の画像アノテーションサービスの概要
衛星画像や自動運転・モビリティ向けのエッジケースへの対応、製造業・工場向けの不鮮明な画像のアノテーションなどの難易度の高い案件にも対応する矢崎総業株式会社は、信頼性の高いアノテーションサービスをていきょうしています。
矢崎の画像アノテーションサービスでは、高品質なアノテーションを提供するために、外部委託やクラウドワーカーなどに発注せず、矢崎が雇用する社員がアノテーションワークを実施。全量検品・トリプルチェック体制で、バラツキの少ない教師データを提供します。
また、80年以上の長い歴史による豊富な知見を生かした提案力で、他社では対応が困難な高難易度の案件にも対応します。
複雑で対応が難しい業務も矢崎の画像アノテーションサービスに依頼することで、社員はモデル開発などのコアな作業に専念することができ、AI開発スピードの向上やエンジニアのモチベーション向上に繋がります。
矢崎の画像アノテーションサービスを選ぶべき理由
優秀なアノテーターによるトリプルチェックで、難しい案件にも対応
矢崎の画像アノテーションサービスは、80年以上にわたる品質管理の実績を誇り、信頼性の高いアノテーションを提供しています。衛星画像のような複数の対象物を含む画像や不鮮明な画像など、曖昧な要件にも柔軟に対応します。
優れた技術を持つアノテーターが、Face to Faceでの対話を通じてバラツキが少ない高精度かつ一貫性のある教師データの提供。専門のアノテーションチームによる全量検品・トリプルチェックを行うため、誤りや不正確な注釈が付与される心配がありません。
また、自動車業界で培ったセキュリティ対策と高品質なアノテーションを提供。ISO27001をベースとしたセキュリティ基盤で安全性を確保しています。専用ルーム完備で機密情報の保護、アノテーターへのリテラシー教育を通じて統一感のある品質レベルを提供します。
自社で活用しているAI開発の知見による提案力
矢崎の画像アノテーションサービスは、自社でAIを活用した取り組みを行い、その知見と豊富な経験を活かして実践的な提案をします。
定義に迷いがちな、アノテーションの要件定義のサポートや提案も無償で行うため、アノテーションの発注に不慣れな場合でも、安心してアノテーションの発注ができます。
また、進捗報告やQA実施の頻度やタイミングなどをリアルタイムで報告するので、認識のズレがなく納得の行く品質で提供することができます。
初期費用0円！予算に応じてチェック回数・体制を最適化
矢崎の画像アノテーションサービスは、初期費用・システム利用料は一切かからず、検査回数や領域抽出のポリゴン数など、ニーズに合わせた調整が可能。自社の予算やスケジュールから逆算した提案を実施しています。
ニーズに合わせた柔軟なサービスと、矢崎の豊富なアセットを活用すれば、高品質かつコスト効率の良いサービスが活用できます。
また、海外の安価な労働力により、リーズナブルな価格を維持しています。既存の採用ネットワークや拠点を活用し、柔軟な体制の構築・提案を実現します。
矢崎の画像アノテーションサービスの導入事例
他社と比較してもレベルの高い品質に満足
こちらの手数をあまりかけずに、いいアノテーションデータを作成いただいたところが一番大きいところですね。最初にいろいろ要件定義で時間をかけていただいたからかと思います。そこをしっかり行えれば、残りは同じようにやってください、とお伝えできるので手間がかかりませんでした。納品データも各社他社出した中で、トップレベルの品質でした。
アノテーションベンダーは「定型であれば受けます」という会社と、「要件が複雑な、変わっているパターンだけどやってみます」という会社とパターンがあります。それでいうと（矢崎は）後者で、相談に乗ってくれる会社の1社ですし、矢崎さんは対応力があると思います。
引用元：矢崎の画像アノテーションサービス公式サイト（https://service.yazaki.ai/annotation/case/skymatix）
矢崎の画像アノテーションサービスのサービス・プラン
- 初期費用：0円
- 画像分類：5円～
- 短形（バウンディングボックス）：10円～
- ポリゴン（セグメンテーション）：要見積り
- キーポイント：7円～
※税不明
※料金は、要件によって異なります
無償でアノテーションのトライアルも承ります。
矢崎の画像アノテーションサービスの会社概要
| 会社名 | 矢崎総業株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都港区港南1-8-15 Wビル7F |
| URL | https://www.yazaki-group.com/ |
アノテーションとは？
アノテーション（annotation）とは、「注釈」を意味する単語です。AI開発におけるアノテーションは、AIに指示するためのデータに説明を入れる作業を指します。
AIは、データを見ただけではそれが何なのかを理解できません。画像や音声などのデータに「これは人間の女性の画像」「これは猫の鳴き声」などと記入して教育する必要があります。 この説明書きは、「ラベル」や「注釈」とも言われ、こうした説明を挿入する作業がアノテーションです。
AIは知識量が多いほど精度の高いAIに育ちます。つまり、たくさんアノテーションすれば、優れたAIになるということです。
どんどんデータを流し込みたくなりますが、ここには人間の作業量の限界という壁が立ちはだかります。アノテーションは、ほぼ人間の手作業です。AIの目的は人間と同じ判断ができること。
人間の目で見たときの判断をAIに教えるには、実際に人間が目視判断しながらラベルを付けていく必要があります。
もちろん人を雇って作業させることも可能です。多くの人手でたくさんのデータにラベル付けすれば、AIの知識量は増えていきます。
しかし、作業した人の作業精度がそのままAIの精度に反映してしまうのがアノテーションの悩みどころです。
しかも作業者は誰でもいいというわけではありません。単に量だけをさばくならすぐに雇えるアルバイトの人などにお願いする選択肢も出てきますが、業績に直結するAI教育において量だけをクリアする選択肢は悪手と言えます。
アノテーションの知識がある人に依頼することで、期待する効果を得られるのです。
画像アノテーションサービスとは？
画像アノテーションサービスは、画像データにラベルやメタデータを付加することで、AIとコンピュータビジョン（CV）技術の発展を支える基礎作業です。 このプロセスにより、AIは画像内の特定の特徴やオブジェクトを認識し学習する能力を獲得します。
人間が経験から学ぶように、AIも多くの画像を通して物の識別や分類を学びます。 画像アノテーションは、医療から金融、小売業に至るまで幅広い分野で利用されており、がん細胞の特定、ATMでの顔認識による本人確認、棚管理や顧客分析など、様々な応用事例が存在します。 これにより、AIモデルの精度向上とデータ処理の効率化が図られ、テクノロジーの発展に大きく貢献しています。 画像アノテーションサービスは、AIがより正確に世界を理解し、私たちの生活を豊かにするための重要なステップとして位置づけられています。
画像アノテーションサービスの事例
衛星画像のアノテーション
~複雑で難易度の高い衛星画像のアノテーションも高い評価~ 納品データは他社のベンダーと比較しても、トップレベルの品質でした。 こちらの手数をあまりかけずに、いいアノテーションデータを作成いただいたところが一番大きいところですね。引用元：矢崎総業株式会社公式サイト（https://service.yazaki.ai/annotation）
アノテーションの種類
アノテーションには主に、「画像分類」「物体検出」「領域検出」「キーポイント」「音声データ」「文章(テキスト)」の6つの種類があります。以下の項目でそれぞれ詳しく紹介いたします。
画像分類
画像をカテゴリー別に分類し、画像が何のカテゴリーに属するかを注釈付きで示します。ここで重要なのは、画像ごとに注釈を付与すること。たとえば、馬の画像1枚に対して、「これは馬です」という1つの注釈を付けます。このように、単純に画像を見てどのカテゴリーに分類されるかを判断するのが画像分類のアノテーション作業です。
物体検出
物体検出におけるアノテーションは、「バウンディングボックス」と呼ばれる矩形領域で画像の対象物を囲み、それぞれのカテゴリーに対して注釈を付与する作業です。画像分類では、単に画像が何であるかを示すだけでしたが、物体検出では画像内の「どこに何が存在するか」までをアノテーションに付与していきます。また、画像内に複数の対象物がある場合でも、それぞれのカテゴリーを判別することが可能です。
領域検出
領域検出は、画像内の各ピクセルをカテゴリー別に分類する機械学習技術です。この手法では、人間や馬、芝生などの領域ごとに色を塗るようにして、各ピクセルをカテゴリーに分けていきます。
ピクセル単位での判別を行うため、高い精度が求められますが、その一方でアノテーション作業には時間がかかるという特徴もあります。
キーポイント
キーポイントアノテーションは、画像内の対象物を線で捉え、各カテゴリーごとに「キーポイント」と呼ばれる線分を用いてアノテーションを行います。
これまでの画像分類やセグメンテーションでは、対象物を領域として判別していましたが、キーポイントアノテーションでは、線で対象物を捉えることにより、表情の認識やポーズによる姿勢制御など、より細かな特徴を判別することが可能です。
音声データ
音声データのアノテーションでは、音声を文章に書き起こし、各単語に対して意味を付与していく作業が行われます。主に音声認識の領域で使用され、コールセンターの会話や議事録など、さまざまな場面で有効に活用されています。
文章（テキスト）
大量の文章に対してもアノテーションを行うことができます。AIや機械学習の目的に応じて、「重要な文章である」という情報を付与したり、「不要な文章である」と判定したりすることができます。これにより、AIが「目的に合致する文章」を判別することが可能になります。
同様に「不要な文章」を特定して取り除くこともできます。
アノテーションの需要が高まっている理由
近年、アノテーションの需要が益々高まっていますが、その理由として、大きく2つの社会的背景があります。
ビックデータの活用
ビッグデータとは、さまざまな種類と性質を持った巨大なデータ群です。このような膨大なデータをビジネスに活用するには、教師データの元となるデータの整理が必要不可欠。
誤ったデータの登録や、データ分類の困難化が予想されるため、正確に整理する方法が求められます。アノテーションを行えば、個々のデータが「何のデータなのか」タグ付けできるため、効率的にデータを整理することができます。
このような利便性もあり、近年アノテーションの需要が益々高まっています。
AIによる機械学習の加速化
近年、データ分析などでAIを活用するケースが増えています。AIがデータの特徴や法則性を発見するには、タグ付けされた教師データを取り込む必要があります。
正確にタグ付けされなければ、データを正しく学習することができません。つまり、アノテーションは、AIの機械学習にとって必要な要素でもあるため、無くてはならないものなのです。
アノテーションを行うことで得られるメリット
データにアノテーションを行うと、どのようなメリットが得られるのでしょうか？まずは、画像認識、動画認識、音声認識などの精度が飛躍的に向上します。事前にAIに「これは人間だ」という情報を提供することで、認識のタスクを開始することができます。
また、アノテーションの数が増えるほど、AIの精度も向上するため、できるだけ多くの教師データ情報をアノテーションで付与することが重要です。
アノテーションの実施方法
アノテーションの方法は、注釈やラベルなどの「ヘッダー」を見つけ、そこに説明を入力してきます。
もし、現在使用しているAIツールにアノテーションの機能がない場合、アノテーションを付与できるツールやアノテーションライブラリを探す必要があります。
もしCSVで表を作成している場合は、注釈やラベルの欄を追加して入力する方法もあります。
AI化する際には、注釈やラベル欄がアノテーションであることを明示することで、AIがアノテーションを認識できるようになります。
アノテーションは非常に複雑ですが、同時に重要な作業でもあります。自社の優秀な社員に任せたいと思っても、人的リソースを割くことが難しい場合もあります。
そこで頼れるのが、アノテーション作業を専門に請け負ってくれるアノテーション代行サービスです。アノテーション代行サービスは、AIに対してデータのラベル付けを行う専門のサービス。
専門業者であれば、アノテーションの知識と経験が豊富なので、安心して任せることができます。
アノテーション代行サービスの外注費用相場
アノテーション代行サービスは、依頼する内容によって価格が変動するため、ほとんどの代行会社が費用を公開していません。
見積もりを取って確認するしかありませんが、その見積もりが相場と比較してどうなのかは気になるところでしょう。アノテーション費用の内訳は、
- 品質水準
- プロジェクト管理
- 業務委託費
で構成されています。品質水準は、データの品質担保のためにどのような取り組みをしているかによって価格が変わります。
例えばシングルチェックの場合、一人のアノテーターが教師データを作成して品質を確認するため、価格は安いですが品質が安定しません。
ダブルチェックで一人がデータ作成、もう一人が品質の確認をすれば、高品質が期待できます。ただし、2人でひとつのデータを仕上げることになるため価格は高いです。
複数のアノテーターが多数決で品質を決める場合、価格は最も高く、品質は安定します。プロジェクト管理費は、アノテーション業務を管理するための費用です。アノテーターの研修コストも含まれます。
アノテーション業務をプラットフォームで提供しているサービスも多くなりました。アノテーション業務の管理を依頼者自ら管理できます。このようなプラットフォームでのアノテーションなら、プロジェクト管理費は発生しません。
業務委託費は、人件費です。対象データの種類によって、作業時間などが異なるため料金も変動します。教師データとなるデータ枚数が増えるとボリュームディスカウントを適用してくれる会社が多いです。
これを踏まえて、アノテーション費用の相場は以下を目安にしてみてください。
- 画像：分類・矩形10円/多角形25円/線10円/キーポイント5円/セグメンテーション100円
- 動画：矩形10円～
- テキスト：1文章140文字程度30円～
- ドキュメント：1文字0.4円～2円
- 音声：ケバ取り120円/分～、文字起こし250円/分～、整文350円/分～
アノテーション代行サービスに関するよくある質問
Q1.アノテーション作業とは？
AIに学習させるデータに対し言葉によるタグ付けを行うことで、意味や分類に関する情報を付与する作業のこと。物体検出の場合は、物体が写っている領域をボックスで囲み、その物体が何であるのかを表す言葉をタグ付けしていきます・アノテーション作業によるデータのタグ付けは、AIの制度の大きく関わるものであり、高品質なものが求められます。
Q2.アノテーションの課題とは？
アノテーションには通常、膨大な数のデータに対するタグ付けが必要になります。そのため、人的リソースの確保やコア業務に時間をさけないなどの課題が発生します。また、 AIの予測精度を高めるためには、高品質な教師データを作成する必要があります。
アノテーション代行サービスまとめ
AIの教師データを作成するため、データに注釈を付与するアノテーション。「画像分類」「物体検出（バウンディングボックス）」「領域検出（セグメンテーション）」「キーポイント」「文字起こし」「文章（テキスト）」などの種類があり、その作業は膨大です。知識がなければ品質の良い教師データを作成できません。アノテーション作業に悩みがあるなら、代行サービスの利用がおすすめです。
アノテーション代行サービスを提供している会社は多いため、迷ってしまうかもしれませんが、この記事で紹介した内容をぜひ参考にしていただいて、自社に合ったサービスを選択してください。
