資料の紹介
AIモデルの精度は、教師データ作成におけるアノテーション作業の品質で決まると言っても過言ではない。その品質を担保するためには、明確かつ客観的な作業ルールを作り、アノテーションの仕様をしっかり準備することが重要である。
アノテーションの仕様が曖昧なまま作業を進めると一貫性が担保できず、データを増やしてもAIモデルの精度が上がるどころか、かえって下がる場合もある。その結果、作業のやり直しが必要になれば、予定外の工数やコストが発生することになりかねない。では、具体的にどのような準備をすればよいのだろうか。それを手っ取り早く知るためには、AIモデル開発において豊富な支援実績を持つ企業のアドバイスを受けることが一番だ。
本資料では、日本国内の大企業や学術・研究機関に向けたAI開発支援で豊富な実績を持つ企業が、失敗を未然に防ぐための「アノテーション実施前に行うべき10のポイント」を解説する。これからアノテーション作業を始める人はもちろん、アノテーションの品質に課題を抱えている、アノテーション作業の外注を検討している、という人にも役立つ資料となっている。
