【初心者必見】機械学習アノテーションとは？わかりやすく解説！

「最近よく聞く『機械学習』って、なんだか難しそう…」と感じている方もいるのではないでしょうか？ スマホの音声認識や、自動運転技術など、AIは私たちの生活に欠かせないものになりつつあります。 実は、そんなAIの進化を支える技術の一つに、「アノテーション」と呼ばれるものがあります。

アノテーションとは、AIに学習させるためのデータに、人間がタグ付けや注釈をつける作業のこと。 例えば、画像に写っているのが「犬」なのか「猫」なのかをAIに教えるために、画像に「犬」や「猫」といったラベルを付ける作業がアノテーションです。

「そんなこと、自分にもできるの…？」と思った方もいるかもしれません。ご安心ください！ アノテーションは特別なスキルがなくてもできるんです。これから、機械学習アノテーションの基礎知識から、具体的な事例、さらにはアノテーションを体験する方法まで、わかりやすく解説していきます。

キーワード調査

今回の記事作成にあたり、「機械学習 アノテーション」というキーワードを中心に、関連キーワードの検索ボリュームや競合状況を調査しました。¹

その結果、「機械学習 アノテーション」は、AIや機械学習に関心のある方々から、多くの関心を集めているキーワードであることがわかりました。 また、「アノテーション ツール」「アノテーション サービス」「教師データ 作成」といった関連キーワードも、高い検索ボリュームがあることがわかりました。

これらのキーワード調査の結果を踏まえ、この記事では、特に「機械学習 アノテーション」の基礎知識や、アノテーションツール・サービスの紹介に重点を置いて解説していきます。

機械学習アノテーションとは？

アノテーションの意味

アノテーションとは、もともと「注釈」や「注記」を意味する言葉です。¹⁰ ビジネスシーンでは、画像やテキスト、音声などのデータにタグやメタデータを付ける作業を指します。 つまり、AIがデータを理解しやすくするために、人間が情報を付加する作業のことです。

機械学習におけるアノテーションの役割（教師データの作成）

AI、特に機械学習の分野では、アノテーションは非常に重要な役割を担っています。 なぜなら、アノテーションによって作成されたデータが、AIの学習に欠かせない「教師データ」となるからです。

教師データとは、AIに学習させるためのデータのことです。¹¹ AIはこの教師データを大量に学習することで、様々なパターンを認識し、未知のデータに対しても予測や判断を下せるようになるのです。

例えば、大量の犬の画像に「犬」というラベルを付けてAIに学習させると、AIは「犬」の特徴を学習します。そして、新しい画像を見せられたときに、それが犬なのか猫なのかを判別できるようになるのです。

アノテーションの種類（画像、テキスト、音声など）

アノテーションは、扱うデータの種類によって、画像アノテーション、テキストアノテーション、音声アノテーションなどに分けられます。

画像アノテーション

画像アノテーションとは、画像に写っている物体や領域を識別し、ラベルを付ける作業です。 自動運転技術の開発など、様々な分野で活用されています。

• 物体検出: 画像内の物体を見つけ、それを囲んでラベルを付けます。 例えば、自動運転のAIに「これは人」「これは車」と教えるために、画像内の人や車にラベルを付けます。
• 領域抽出: 画像内の特定の領域を指定し、ラベルを付けます。 例えば、医療画像のAIに「これは腫瘍」と教えるために、画像内の腫瘍の部分にラベルを付けます。
• 画像分類: 画像全体にラベルを付けます。 例えば、風景写真に「これは山」「これは海」といったラベルを付けます。

テキストアノテーション

テキストアノテーションとは、文章中の単語や文節に意味や役割をラベル付けする作業です。 チャットボットの開発や、SNSの投稿内容分析などに使われています。

• 固有表現抽出: 人名や地名、組織名などの固有表現を識別し、ラベルを付けます。
• 感情分析: 文章に込められた感情（喜び、悲しみ、怒りなど）を識別し、ラベルを付けます。
• テキスト分類: 文章全体をカテゴリに分類します。 例えば、ニュース記事を「政治」「経済」「スポーツ」などのカテゴリに分類します。

音声アノテーション

音声アノテーションとは、音声データに、話されている内容や話者の感情などをラベル付けする作業です。 音声認識AIの開発や、コールセンターの応答分析などに使われています。

• 音声認識: 音声をテキストに変換します。
• 話者ダイアライゼーション: 複数の人が話している音声データにおいて、誰がいつ話しているのかを識別します。
• 感情分析: 音声に込められた感情を識別します。

なぜアノテーションが重要なの？

アノテーションは、AIの精度向上に不可欠な作業です。¹² AIは、教師データから特徴やパターンを学習し、それをもとに未知のデータに対しても予測や判断を行います。 つまり、教師データの質がAIの精度を大きく左右するのです。¹³ 質の高いアノテーションデータは、AIの精度向上に直結します。¹³

近年、AIの分野では、アルゴリズムに偏重した考え方よりも、比較的少ないデータ量でもいかに高品質のデータを集めるかどうかが重要であるという「データ中心（Data-Centric）のAI開発」の考え方が普及しています。¹³ AIに学習させるデータの品質が劣っていると、どれだけ高度な学習モデルがあったとしても、満足な精度を実現することはできません。 正確で一貫性のある「質の高いアノテーション」が、AI開発を成功に導く鍵を握っていると言えます。

様々な分野での活用（自動運転、医療診断、顧客サービスなど）

アノテーションによって作成された教師データは、様々な分野で活用されています。 近年はビッグデータ関連のサービスやAI市場が勢いを増しているという背景もあり、アノテーションの需要も高まりつつある状況です。⁶ アノテーションは、対象となるデータに「意味を与える」という極めて重要な業務であり、大量のデータを分析していく上では欠かせません。⁶

• 自動運転: 自動運転車は、周囲の状況を認識するために、カメラやセンサーで取得した大量の画像データを処理する必要があります。 画像アノテーションによって、AIは「人」「車」「信号」などを正確に認識し、安全な走行を実現できます。
• 医療診断: 医療画像診断では、X線写真やCT画像から病変を見つけ出すためにAIが活用されています。 画像アノテーションによって、AIは「腫瘍」「骨折」などを高精度に検出できるようになり、医師の診断をサポートします。 さらに、病名や治療法、副作用などをマークすることで、疾患の研究や治療法の改善、副作用の減少につながる研究も進んでいます。¹⁴
• 顧客サービス: チャットボットは、テキストアノテーションによって顧客の質問の意図を理解し、適切な回答を生成できます。 また、音声アノテーションによって顧客の声のトーンを分析し、感情を推測することで、よりきめ細やかな対応が可能になります。

アノテーションはどのように行うの？

アノテーション作業を行う前に、人がすべて手作業で行う場合の課題を理解しておく必要があります。

大量のデータを処理することは難しく、できたとしても膨大なコストがかかってしまいます。 また、ヒューマンエラーが発生することも多く、品質が下がってしまうリスクもあります。¹⁵

アノテーションツールの紹介

アノテーション作業を効率的に行うためには、アノテーションツールを使うことが一般的です。 アノテーションツールには、様々な種類があり、それぞれに特徴があります。 ここでは、代表的なアノテーションツールをいくつかご紹介します。¹⁶

ツール名	特徴	対応データ
AnnoEase	アノテーション外注費用の見積り、発注、そして教師データの受け取りまでワンストップで実行・管理できる	画像、テキスト
LabelBox	高精度な教師データでラベル付けができる	画像、テキスト
VoTT	動画や画像をマウス操作で簡単にアノテーションが行える	画像、動画
CVAT	オンラインで無料利用できる	画像
LabelMe	ローカルのWebブラウザで使用できる	画像
Amazon SageMaker Ground Truth	専門家によるアノテーション代行サービスも提供	画像、テキスト、音声、動画
V7	利便性と機能性に優れている	画像、動画
Annotorious	画像検出用のバウンディングボックスやセグメンテーションなどのアノテーションを行うことが可能	画像
FastLabel	幅広いアノテーションに対応	画像、テキスト、音声、動画
ProLabel	画像認識AI開発における教師データ作成に対応	画像
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	画像、動画、音声
Annofab	無料の高機能アノテーションツール	画像

アノテーションのステップ（データの収集、ラベル付け、品質チェックなど）

アノテーション作業は、一般的に以下のステップで行われます。

1. データの収集: まず、アノテーションを行うためのデータを集めます。 データは、自社で保有しているものを使う場合や、公開されているデータセットを利用する場合、アンケートなどで収集する場合などがあります。
2. アノテーションルールの定義: 次に、データに対してどのようにアノテーションを行うか、そのルールを明確に定義します。 例えば、画像データにアノテーションを行う場合は、「どの部分をラベル付けするのか」「どのラベルを使用するのか」といった基準を決めておく必要があります。
3. アノテーターの選定とトレーニング: アノテーションルールを定義したら、アノテーションを行うアノテーターを選定し、トレーニングを行います。 アノテーターには、正確にルールを理解し、適切にラベル付けを行うスキルが求められます。
4. アノテーション作業の実施: アノテーターの準備が整ったら、アノテーション作業を実施します。 アノテーションツールなどを活用し、定義されたルールに従ってデータにラベルを付けていきます。
5. アノテーション結果の検証と改善: アノテーションが完了したら、その結果を検証し、必要に応じて修正を行います。 AIモデルにアノテーションの効果があったのかを確認し、不足やミスがあればデータを再度アノテーションします。

アノテーションの注意点

アノテーション作業を行う際の注意点は以下の通りです。

• 品質と効率のバランス: アノテーションの品質を高めるためには、丁寧な作業が必要です。 しかし、あまりに時間をかけてしまうと、コストが増大したり、プロジェクト全体の進捗に影響が出たりする可能性があります。 品質と効率のバランスを意識することが重要です。
• アノテーションルールの明確化: アノテーション作業を行う前に、アノテーションルールを明確に定義しておくことが重要です。 ルールが曖昧だと、アノテーターによってラベル付けにばらつきが生じ、AIの精度が低下する可能性があります。
• データの偏り: アノテーションに使用するデータに偏りがあると、AIが特定のパターンに偏って学習してしまう可能性があります。 多様なデータを収集し、偏りをなくすことが重要です。 例えば、車の画像をアノテーションする場合、市街地、山間部、高速道路など、様々な場所の画像を用意する必要があります。 また、正面、横、後ろ、斜め上など、さまざまな角度から撮影された画像を用意することも重要です。¹³ さらに、天候や時間帯、季節なども考慮することで、より多様なデータセットを作成することができます。
• セキュリティ: 個人情報や機密情報を含むデータにアノテーションを行う場合は、セキュリティに十分注意する必要があります。

アノテーションを体験してみよう！

簡単なアノテーションタスクの実例

簡単なアノテーションタスクとして、画像に写っている物体にラベルを付ける作業があります。 例えば、以下のような画像にアノテーションを行うとします。

(ここに犬の画像)

この画像にアノテーションを行う場合、まず画像に写っている物体を識別します。 この画像には犬が写っているので、「犬」というラベルを付けます。 さらに、犬の種類がわかる場合は、「柴犬」といったより詳細なラベルを付けることもできます。

アノテーションサービスの紹介（クラウドソーシングなど）

アノテーションを体験してみたい場合は、クラウドソーシングサービスを利用するのがおすすめです。 クラウドソーシングサービスでは、企業や個人がアノテーション作業を依頼したり、受注したりすることができます。

主なクラウドソーシングサービスとしては、以下のようなものがあります。

• Lancers: 国内最大級のクラウドソーシングサービスで、様々なアノテーション作業が依頼されています。
• BAOBAB: 多言語のデータ収集や翻訳に強みを持つクラウドソーシングサービスです。
• PASONA JOB HUB: 大量データの処理に強みを持つクラウドソーシングサービスです。

アノテーションの未来

AIによる自動アノテーション

近年、AI技術の発展により、アノテーション作業を自動化しようという動きが加速しています。 AIによる自動アノテーションは、大量のデータを高速に処理できるため、アノテーション作業の効率化に大きく貢献すると期待されています。

アノテーションの倫理的な問題

アノテーションは、AIの学習に欠かせない作業ですが、倫理的な問題も抱えています。 例えば、顔認識技術の開発にアノテーションが利用される場合、プライバシーの侵害や差別につながる可能性があります。 また、AIの学習データとして使用されるデータの著作権や知的財産権についても、倫理的な問題が指摘されています。¹⁸

アノテーションを行う際には、倫理的な側面も考慮し、責任あるAI開発を行うことが重要です。 具体的な対策としては、AI倫理原則を策定し、アノテーション作業のガイドラインに倫理的な項目を盛り込むことが挙げられます。¹⁹ また、アノテーション作業に携わる人々に対して、倫理的な問題に関する教育を行うことも重要です。

まとめ

機械学習アノテーションは、AIの進化を支える重要な技術です。 アノテーションによって作成された教師データは、AIの精度向上に欠かせません。 自動運転、医療診断、顧客サービスなど、様々な分野でアノテーションが活用されています。

近年では、AI技術の発展により、アノテーション作業の自動化も進んでいます。 しかし、アノテーションには倫理的な問題も存在するため、責任あるAI開発を行うことが重要です。

アノテーションは、AI技術の進化を支える、まさに「縁の下の力持ち」といえるでしょう。 サラリーマンや主婦の皆さんが普段使っているスマホの音声認識や、ECサイトのおすすめ商品表示、さらには将来普及が期待される自動運転技術など、様々な技術の裏側で、アノテーションが活躍しています。 AI技術の進化とともに、アノテーションの重要性はますます高まっていくでしょう。

引用文献

1. 株式会社LegalOn Technologies の求人・中途採用情報 − 転職ならdoda（デューダ）, 2月 23, 2025にアクセス、 https://doda.jp/DodaFront/View/CompanyJobs/j_id__10180907080/

2. 株式会社LegalOn Technologiesの中途採用・転職・求人情報, 2月 23, 2025にアクセス、 https://career.levtech.jp/company/detail/14781/

3. アノテーションとは？おすすめのサービス24選も比較 – LISKUL, 2月 23, 2025にアクセス、 https://liskul.com/annotation-service-43652

4. データアノテーションツール市場の展望: 市場規模、現状、成長、トレンド、重要性および予測 2023-2032 | NEWSCAST, 2月 23, 2025にアクセス、 https://newscast.jp/news/2269636

5. データアノテーションとは何か: 2025年に向けた基礎から上級ガイド – Shaip, 2月 23, 2025にアクセス、 https://ja.shaip.com/blog/the-a-to-z-of-data-annotation/

6. アノテーションのサービス比較と企業一覧 – AIsmiley, 2月 23, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/category_page/annotation/

7. コンピュータビジョンのための画像注釈の究極ガイド: アプリケーション、方法、カテゴリ – Shaip, 2月 23, 2025にアクセス、 https://ja.shaip.com/blog/image-annotation-for-computer-vision/

8. アノテーションカオスマップ 2025年版を公開！LLM開発・RAG構築にも対応したサービス等一挙公開！ – AIsmiley, 2月 23, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/annotation-ai-chaosmap-2025-release/

9. 機械学習に必要な教師データの作成の手順とおすすめの作成代行サービス3選 – LISKUL, 2月 23, 2025にアクセス、 https://liskul.com/training-data-creation-43772

10. アノテーションとは？意味やAI機械学習に欠かせない作業の種類を解説 – AIsmiley, 2月 23, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-annotation-that-is-often-heard-in-ai/

11. アノテーションとは？その意味からAI・機械学習との関係まで解説。 – 株式会社ヒューマンサイエンス, 2月 23, 2025にアクセス、 https://www.science.co.jp/annotation_blog/30313/

12. AI開発に必要なアノテーションとは？作業の種類やデータを集める方法を紹介, 2月 23, 2025にアクセス、 https://products.sint.co.jp/aisia-ad/blog/ai-annotation

13. アノテーションとは？よくある課題と実施のポイントをわかりやすく解説 – FastLabel, 2月 23, 2025にアクセス、 https://fastlabel.ai/blog/machine-learning-annotation

14. アノテーションとは？AI・機械学習との関係と活用事例や作業方法も解説 – TASUKI Annotation, 2月 23, 2025にアクセス、 https://tsk-pf.com/blog/what-is-annotation

15. アノテーションとは？意味やAI開発における重要性、実施手順を解説｜ソフトウェアテストのSHIFT, 2月 23, 2025にアクセス、 https://service.shiftinc.jp/column/10520/

16. アノテーションツールおすすめ12選を比較！選ぶポイントや迷った際の選び方を解説 – Nextremer, 2月 23, 2025にアクセス、 https://www.nextremer.com/data-annotation/blog/annotation-tool-comparison

17. AI開発おすすめアノテーションツール16選比較！無料・有料の選び方解説【2025年最新版】, 2月 23, 2025にアクセス、 https://ai-market.jp/howto/annotationtools_services/

18. 人工知能に倫理は必要。その倫理とは? – 世界経済フォーラム, 2月 23, 2025にアクセス、 https://jp.weforum.org/stories/2018/08/1bf1c5d0-8f2d-4fae-992e-fafdad53d1c2/

19. AI倫理 – FastLabel, 2月 23, 2025にアクセス、 https://fastlabel.ai/doc/ai-policy