データアノテーション｜AI関連用語

データアノテーションとは、データにメタデータを付け加えるプロセスのことを指します。主に、人工知能（AI）や機械学習（ML）の領域で重要な役割を果たします。

特に教師あり学習において、アルゴリズムがどのようにデータから学習すべきかを理解するためには、データに対してラベル（正解）を付与する必要があります。これがデータアノテーションの主な目的で、画像内の特定のオブジェクトの位置を示すバウンディングボックス、テキストの感情分析のためのポジティブまたはネガティブのラベル、音声データの書き起こしなどが具体的な例です。

データアノテーションは人間によって手動で行われることが多いですが、大量のデータを扱う場合や繊細なアノテーションが必要な場合には時間とコストがかかります。したがって、半自動的または完全自動化のアノテーションツールの開発も活発に行われています。

アノテーションされたデータセットは、AIやMLモデルが新たな未見のデータに対する予測や判断を行うための学習の基礎となります。したがって、質の高いデータアノテーションは、モデルのパフォーマンスを大きく左右します。