近年目覚ましい発展を遂げているAI技術ですが、今やIT業界のみならず、多くの業態で活躍が見込まれています。
代表的な所では、スマホ端末に搭載されたAIやGoogleの検索エンジン、Google翻訳などが挙げられます。その他にも、車の自動運転や医療で活躍するAIと言ったように様々な業界で既に活躍しています。
また、最近では、写真や声からAIが自動で3Dのアバターを作成したり、いくつかのキーワードから連想するイメージを自動で作成したりする技術まで開発されています。
サイバーテックでも、AI関連のプロジェクトで必要とされる、データセットからAI用の教師データ作成において、多くの実績があります。
ここでは、AIに欠かせない「アノテーション」についてご紹介していきたいと思います。
急にアノテーションと言う言葉を聞いて理解できる人は一般的にはとても少ないと思いますので、まずはこのアノテーションについて理解していきましょう。
アノテーションはAIの開発において、もっとも品質を左右する部分、と言っても過言ではありません。
AIは、PCやスマホの様な端末の中で動作するプログラムやシステムとなりますが、AIと他のプログラムの違いは何でしょう?
それは、与えられた課題について考え判断する能力をもっていることです。これは私達人間にとっては誰もが持っている極々当たり前の能力ですが、通常の機械やプログラムではそうは行きません。それを使う人が判断をして操作しなければならないからです。
例えば、身近なところで「今晩の献立=レシピを考える」を例に考えて行きましょう。
貴方は今晩の献立を考える時はどの様にしていますか?自宅の冷蔵庫や、キッチンの戸棚にある食材の在庫を思い浮かべ、その中で作れそうな料理のレシピを探しませんか?思い浮かばなければWebサイトで調べたりもしますね。更にその料理に足りない食材があればそれを買い足したりしてやっと献立が決まり、実際に調理するという流れだと思います。
このように、常に人はいくつかの判断をしているんです。
それではその判断をするためにはどのような材料が必要なのでしょうか。
それはズバリ記憶と経験です。
ここで言う記憶とは1つ1つの食材やレシピを認識しているということです。経験はその日に食べた他の献立と被らないようにする、栄養価を考えるなど、経験値が増えればさらに発展的に色々なレシピを考えることが出来るようになっていきます。
献立を考える動作は、簡単に行ってもこれだけのことを考えているんです。極端に言うと、赤ちゃんや子供がレシピを考えることができないのは、その両方が乏しいからなんです。
それはAIも一緒です。
どんなに優れたAIプログラムでも、この記憶と経験が乏しければ赤ちゃんや子供と一緒で、的確な判断ができないので、レシピが作れない・あるいはとんでもないレシピを提案してきたりします。この記憶と経験をAIに覚えこませるためにAIにデータを学習させるのですが、そのデータ作成を行う作業を「アノテーション」と言います。
それでは、どの様にしてAIに記憶と経験を積ませるのでしょうか。
それは至って原始的に感じるかもしれませんが、ひたすら多くの情報をAIに読み込ませ、必要物の形状や名前を認識させます。この膨大な情報のことをデータセットなんて言うこともあります。
そして、そのデータや写真をAIが正確に判断できるまで、トライアンドエラーを繰り返しながらAIに学習させてゆきます。特に画像では物のシルエットや画像自体の情報から物体を認識することをセグメンテーションと言ったりもします。レシピを考えた後のお話かもしれませんが、その食材が何であるかということが区別できなければ、そもそも料理どころではありませんね。
それはさながら子供のようですね!
正確な学習データ量が多ければ多いほど、たくさんのレシピを考え出すことができるわけです。
膨大な量のアノテーションデータを作成する作業は、単純ですが時間が掛かります。
このような時に活躍するのは、弊社の「セブアノ(セブ ハイスペック アノテーションサービス)」です。フィリピン セブ島に有する自社オフショア拠点「セブ ITアウトソーシングセンター」では、このようなアノテーション作業の経験が豊富なため、様々なAI学習データを低価格・高品質でご提供しております。
AI開発において、地味ですが重要度が高い「アノテーション」、皆様がお持ちのデータセットから学習データを作成する作業のご依頼、お待ちしております!
ライター:KOIZUMI
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