日経 XTREND SPECIAL

INTERVIEW ビジネス変革を加速させる データアノテーションによるAI強化が必然な理由

Appen Japan
ヴァイスプレジデント
神武秀一郎

AIの社会への普及に伴い、データアノテーションへの注目が高まっている。ビジネスの変革を加速するAIの進化に必須のデータアノテーションについて、Appen Japanでヴァイスプレジデントを務める神武秀一郎氏に聞いた。

AIの社会への普及に伴い、データアノテーションへの注目が高まっている。ビジネスの変革を加速するAIの進化に必須のデータアノテーションについて、Appen Japanでヴァイスプレジデントを務める神武秀一郎氏に聞いた。

AIに格差をもたらすデータアノテーション

ビジネス領域でのAIの活用が広がっている。国内も例外ではなく、カスタマーサポ-トなど様々な分野で、そうとは知らずにAIの恩恵を受けている。しかし、「これは人ではなくAIによる対応だな」と消費者がすぐに気づくほど、人では考えられない対応も現状では見受けられる。今後、AIの活用シーンが広がれば広がるほど、賢いAIとそうでないAIの格差は広がっていく。そのときに消費者に背を向けられてしまう事態を防ぐには、AIが賢くなるようにトレーニングしなくてはならない。

しかし、AIのトレーニングのためには大量のデータ、それも、質の高いデータが必要だ。それを生み出すのがデータアノテーションであるという。

「データに対して関連する情報(メタデータ)を注釈として付け加えることをデータアノテーションと呼びます。そして、このアノテーションが施されたデータのことをトレーニングデータ、または教師データといいます。この精確にアノテーションされたトレーニングデータが、AIがデータを正しく理解するのを助けるのです」

たとえば、画像データ内に「自動車」や「車線」といった注釈を付与することで、AIの理解を促進するトレーニングデータとなる。

そう語るのは、データアノテーションの先駆的企業であるAppenの日本オフィスで代表を務める、ヴァイスプレジデントの神武秀一郎氏だ。1996年にオーストラリアで誕生したAppenの技術は、世界有数のテックカンパニーに採用されている。

「たとえば、紙の資料をスキャンしただけのデータは単なる画像データです。しかし、そこに書かれている文字情報や形態素情報を注釈として添えることで、品質の高いデータになるのです」

では、どのようにデータアノテーションをすれば、より質の高いデータを得られるのだろうか。

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