アノテーション（教師データ作成）

アノテーションとは、AIの学習に使用するために、画像・音声・センサデータなどに正解情報（ラベル）を付ける作業を指します。

機械学習や深層学習では、正しい答えを与えたデータ（教師データ）が必要であり、その作成工程がアノテーションです。画像認識では、物体の位置にバウンディングボックスを付けたり、領域を塗り分けたり、クラス名を付けたりすることでAIが特徴を学習できるようになります。

外観検査、物体認識、ばら積みピッキング、OCR、異常検知などのAIシステムでは、アノテーションの品質が認識精度に大きく影響します。

■イメージ

画像 → ラベル付け → 教師データ → 学習 → モデル

※正解を付ける作業。

■アノテーションの例

＜バウンディングボックス＞

　□ 部品

＜セグメンテーション＞

　■■■■

　■■■■

＜分類ラベル＞

　OK / NG

＜OCR＞

　123ABC

■主なアノテーション種類

※AIで必須。

■AI開発の流れ

データ収集 ↓ アノテーション ↓ 学習 ↓ モデル ↓ 推論

※アノテーションが基礎。

■なぜ重要か

※AIの品質は教師データで決まる。

■製造業での用途

※AI導入で必須。

■アノテーションツール

※開発で使用。

■良い教師データの条件

※品質が重要。

■よくある問題

※現場データ必要。

■関連用語

■まとめ

アノテーションとは、AI学習のために正解データを作る作業です。認識精度を決める最も重要な工程です。