AIの学習に欠かせない教師データとは？データの集め方や作成方法を解説

機械学習の技術の進歩により、あらゆるビジネスビジネスシーンでAI活用が進んでいます。機械学習を効率よく行うためには、教師データを正しくセットすることが求められます。当記事では、AIをビジネスで有効活用するための教師データの作成方法を解説していきます。

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教師データとAIの関係

教師データは、AIの精度向上に欠かせないデータです。機械学習の手法のうち、教師データは「教師あり学習」において必要なデータとなります。教師あり学習は、正解のデータを用意し、正しい出力ができるよう入力データの特徴やルールを学習する手法です。質の高い教師データを学習させることで、より精度の高いアウトプットが返ってくるのです。

教師データのアノテーションの種類

AIでの教師あり学習には、アノテーションでの教師データの作成が必要になります。アノテーションとは、特定のデータに対しメタデータを付けることです。教師データのアノテーションは、構築したいAIモデルによって必要となるデータの種類が変わります。ここでは、教師データのアノテーションの種類について解説します。

画像/動画データ

画像/動画データのアノテーションには、「物体検出」「領域抽出」「画像分類」の3種類の手法があります。

• 物体検出：画像に写っているもののなかから物体を見つけて、「看板」「店」など、それに沿って意味のあるタグ付けをします。
• 領域抽出：画像内の領域を特定し、「この領域は海」というように、当該の領域にタグ付けをします。
• 画像分類：画像に対して、属性をタグ付けします。「人か動物か」「どのような色か」「どのような形か」などを分類していけるようにします。

テキストデータ

テキストデータにも、さまざまな場面でアノテーションが活用されています。例えば、複数のシステムに散らばる大量のデータから、顧客になりそうなデータのみを抽出するときに使用可能です。また、事前に決めた分類項目に従ってタグ付けを行うことで、集計や分析が簡単にできるようにします。その他にも、SNSやブログなどの文章から情報を分類したり、不適切なコンテンツを取り除いたりする際にも使われています。

音声データ

音声データも、アノテーションによりタグ付けをすることで音声を文字起こしできるようになります。最近良く使われる自動文字起こしツールは、この技術が応用されています。

教師データを作成するには？アノテーションの手法

教師データを作成するアノテーションの手法としては、「半教師あり学習」と「転移学習」のふたつが存在します。ここでは、それぞれの手法の概要について解説します。

半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）

半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）は、アノテーションを一部自動で実行する手法です。具体的には、犬と猫の判定をしたい場合、まずは、人間がアノテーションを行います。続いて、アノテーション済みのデータから、「この特徴をもっていると犬、この場合は猫に分類」と学習させます。さらに、残りの画像データのラベルを予測して、確信度の高いものをデータに加えることで、コンピューターが自動で振り分けを行います。

転移学習（Transfer Learning）

少ないデータで学習ができる手法として、転移学習（Transfer Learning）も注目されています。転移学習は、学習済みのモデルを他のAIモデルに転用する手法です。例えば、犬であるか否かを判別するために学習させたモデルを活用して、猫であるか否かを判別するモデルに作り替えることが可能です。

教師データの集め方

では、教師データはどのような方法で収集すれば良いのでしょうか。ここでは、教師データの集め方について説明します。

自社の蓄積データを利用

社内には顧客データや売り上げデータ、文書データ、機械のセンサデータなど、さまざまなデータが蓄積されています。それらを活用してAIに学習させることで、より業務効率化を推進することが可能です。

アンケートを利用

メールや街頭でのアンケート結果を活用することもできます。昨今では、SNSやクラウドソーシングを利用することで、簡単に顧客へアンケートを行うことができます。顧客の生の声をより多く集めたいという場合には、アンケートの実施をおすすめします。

データセットを利用

教師データ作成は、AI開発における最大の関門で、ハードルが高いものです。専任の担当者が不在の状態で、やみくもに教師データ作成を進めようとすると、大幅な時間ロスが生じてしまう可能性があります。このような事態を避け、効率的に教師データ作成を進めていくために、データセットを購入するのがひとつの手段となります。教師データの販売を行っている企業や、教師データの作成代行業務をしている企業に依頼することで、大幅な効率化を実現できます。

教師データをAIに学習させる際の注意点

教師データをAIに学習させる際には、下記で紹介する2つのポイントに注意しておかなければなりません。AI予測の精度を高めるためにも、ここで教師データをAIに学習させる際の注意点について理解を深めておきましょう。

データの「量」に注意

AIに学習を行わせる教師データが多くなると、AIの精度も比例するように向上します。一方、データ量が不足しているとAIは十分な学習を行うことができず、精度の高い結果を導き出すことができません。

データの「質」に注意

前述した通り、機械学習を行ううえで、データの量は重要な要素です。しかし、データの量のみが多ければ良いというわけではありません。なぜなら、教師データをもとに学習を行っていく以上、正解となるデータの質が悪ければ、結果的に学習精度も低下してしまうためです。AIの学習には多くの時間を要するため、質の低いデータを用いてしまうと、その学習時間がすべて無駄になってしまいます。時間のロスを削減するためにも、正解となるデータの質にこだわりましょう。

AIと教師データを活用する際の課題

活用することで、あらゆるメリットをもたらすAIテクノロジーですが、その利用には注意点も存在します。ここからは、ビジネスにAIを本格的に導入する前に抑えておきたいAIと教師データを活用する際の課題について説明します。

個人情報や著作権

AIを活用する際には、画像データの個人情報や著作権の取り扱いに入念な注意を払うことが重要です。特に個人情報のろうえいは、企業の信頼をそこねるだけではなく、業務停止や賠償責任などの事態におちいってしまう可能性があります。そうならないためにも、取引企業や消費者に対して、個人情報およびプライバシー保護の取り組みに関する情報を常に開示し、確かな信頼関係を築き上げなければなりません。

人材とリソース

AIを活用したビジネスの運営には、専門の知識を持った人材の雇用が不可欠です。しかし、教師データのアノテーションに関する知識を持った社員を育成することは、決して容易ではありません。適切な人材の確保が難しい場合には、アノテーションツールやアノテーションに強いベンダーへの委託を検討しましょう。

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まとめ

今回は、AIの学習に欠かせない教師データの概要や教師データの集め方、作成方法について解説しました。AIは、今後もますますの発展が見込まれている分野であり、AI社会の到来は避けては通れないものです。ぜひ本記事を参考にしてAIや教師データに関する知見を深め、AI社会に向けての準備を整えてみてください。AIシステム導入の際には、TRYETINGが提供するUMWELTをぜひご検討ください。

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