TOMORUBA

事業を活性化させる情報を共有する
コミュニティに参加しませんか?

AUBA
  1. Tomorubaトップ
  2. ブログ
  3. 自動データラベリングが未来の技術になるのはなぜ?
自動データラベリングが未来の技術になるのはなぜ?

自動データラベリングが未来の技術になるのはなぜ?

  • 5029
1人がチェック!
山下秋子

自動データラベリングは、現在絶えず言及されている新機能であり、時間とリソースを要するカジュアルなマニュアルアノテーションの解決策とみなされています。1つのデータセットにアノテーションを施すのに何時間もかかるマニュアルデータラベリング(通称:マニュアルデータアノテーション)に対し、オートラベリング技術は、AIそのものを活用することで、よりシンプルに、より速く、より高度にデータを処理する方法を提案しています。

 

1. 通常のデータセットの扱い方

データラベリングの最も一般的でシンプルなアプローチは、もちろん完全な手動によるものです。人間のユーザーは、一連の生ラベル付けされていないデータ(画像やビデオなど)を提示され、一連のルールに基づいてラベル付けを行うことになります。例えば、画像データを処理する場合、分類タグ、バウンディングボックス、ポリゴン分割、キーポイントなどが代表的なアノテーションの種類です。

 

自動データラベリング ・セグメンテーションのデータラベリング

 

最も簡単で安価なアノテーションである分類タグは、わずか数秒で済むかもしれませんが、細かいポリゴンのセグメンテーションは、オブジェクトの各インスタンスごとに数分かかる可能性があります。

AIオートメーションがデータラベリング時間に与える影響を計算するため、ユーザーがオブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描き、与えられたリストからオブジェクトクラスを選択するのに10秒かかると仮定してみましょう。これは私たちの経験的な証拠に裏付けられた観察可能な仮定です。

今回のケースでは、10万枚の画像と1枚あたり5個のオブジェクトからなる典型的なデータセットの場合、ラベリングには約1,500工数がかかり、これはデータラベリングだけで約1万ドルを費やすことに相当します。

また、ラベリングされたデータを手作業で確認するための品質管理のレイヤーを追加することが納品までの時間も長くなります。訓練されたユーザーでさえ、各バウンディングボックスの注釈をチェックするのに約1秒かかるため、ラベリングのコストが約10%増加します。

ワークフローの中には、コンセンサスベースの品質管理を採用する場合があります。これは、複数のユーザーが同じデータに注釈をつけ、その結果を統合/比較して品質管理を行うものです。コンセンサスベースのワークフローでは、コンセンサスを得るために重複した作業を行うユーザーの数に比例して、かかる時間と費用が大きくなります。簡単に言えば、3人のユーザーが同じ画像に3回ラベル付けをした場合、3回分のアノテーションの費用が必要になるということです。

ここで強調しておきたいのは、データラベリングにおいて最もコストのかかるのは下記の2つのステップです。

  • データラベリング自体
  • 品質管理のためのレビューと検証作業

したがって、オートラベル技術の最大の目的は、データラベリングと検証の両方にかかる時間を短縮することです。

ありがたいことに、AIと機械学習の進歩により、Auto-Label技術は大きく進歩しました。しかし、すべてのAuto-Labelテクノロジーが同じように作られているわけではなく、多くの場合、AIを使用する素朴な試みは、AIによって引き起こされたエラーを修正するために、より多くの人間の入力を必要とすることになります。そのため、選択したAIがデータのワークストリーム全体にどのような影響を与えるかを極めて慎重に判断しなければなりません。

ここでは、Superb AIのAuto-Labelとは一体何なのか、この技術の背景にある目的、そしてSuperb AIがこの分野でどのような進歩を遂げているのかをご紹介します。

 

2. オートラベリングのメリット

オートラベリングという言葉は、この分野では非常に新しい言葉ですが、それを実装し実現するための技術的進歩は高速で進んでおり、現在では多くのツールが市場に出回っています。では、データラベリングとはどのようなもので、どのようなメリットがあるのでしょうか。

2.1. オートラベリングとは?

 

オートラベリングとは?

 

オートラベリングとは、人工知能(AI)を応用してデータセットのエンリッチ、アノテーション、ラベリングを行うデータアノテーションツールに搭載されている機能です。この機能を備えたツールは、機械学習のためのデータラベリングにかかる時間とコストを削減するために、人間の作業を増強します。

ほとんどのツールでは、事前にアノテーションされたデータをツールに読み込むことができます。プラットフォームに進化しているより高度なツール(例えば、ツールとソフトウェア開発キット(SDK)を組み合わせたもの)では、AIを活用したり、独自のアルゴリズムをツールに持ち込んだりして、データをオートラベリングすることで、データエンリッチメントのプロセスを改善することができます。

また、作業者がアノテーションを検証できるように、アノテーションを提案する予測モデルを提供するツールもあります。また、内蔵されたニューラルネットワークを活用して、アノテーションを行うたびに学習する機能もあります。これらの機能はいずれも、機械学習チームの時間とリソースを節約し、データアノテーションのワークフローに大きな影響を与えるでしょう。

2.2. オートラベリングの優れたメリット

機械学習のために画像をアノテーションするツールを使用している組織との仕事の中で、オートラベリングがデータアノテーションのワークフローに適用された場合、2つの方法で役に立つことがわかりました。

データセットの一部または全部に事前にアノテーションを施します。自動化された後、作業者はアノテーションを確認、修正、完成させます。自動化ですべてのアノテーションを行うことはできず、例外やエッジケースが発生します。完璧とは言えませんので、必要に応じて人がレビューや修正を行うことを計画しなければなりません。

人に送る仕事の量を減らす。自動ラベリングモデルは、ユースケースやタスクの難易度などに基づいて信頼度を割り当てることができます。また、データセットにアノテーションを付与し、信頼度の低いアノテーションをレビューや修正のために担当者に送ります。

自動化機能を備えたツールを使用するチームと、同じデータに手動でアノテーションを行うチームに分かれて、時間をかけた実験を行いました。自動ラベリングが低品質な結果をもたらし、アノテーション作業に要する時間が長くなるケースもありました。一方で、自動ラベリングが有用な出発点となり、作業時間が短縮されたこともあります。

 

オートデータラベリング: メタデータ

 

ある画像のアノテーション実験では、自動ラベリングに人力によるレビューと改善を組み合わせることで、100%手作業によるラベリングプロセスよりも10%速くなりました。この時間短縮は、自動化が時間をかけて学習されるにつれて、40%から50%の速度に増加しました。

また、車両については5ピクセル以上の誤差があり、カメラから最も離れた物体を見逃していました。この画像では、自動ラベリング機能により、ゴミ箱に人のタグが付けられているのがわかります。アノテーション前の予測は既存のモデルに基づいており、オートラベリングのミスはそれらのモデルの精度を反映していることを覚えておく必要があります。

データアノテーションツールには、人工知能を使ってデータにラベルを付けるオートラベリングとも呼ばれる自動化機能を搭載することができ、作業員はそのラベルを確認したり修正したりすることで、作業時間を短縮することができます。

道路標識のスクリーンショットでは、自動ラベル付けにより、ゴミ箱を囲むバウンディングボックスで画像を豊かにすることができました。これは間違いでした。その物体を人としてラベル付けしてしまったのです。オートラベリングは完璧ではありませんが、データラベラーのチームにとっては、出発点として役立ち、作業時間を短縮することができます。

 

オートデータラベリング:データが鍵となる

 

プレアノテーションに適したタスクもあります。例えば、私たちの実験の例で言えば、プレアノテーションを使って画像にラベル付け、データラベラーのチームがラベルやバウンディングボックスのサイズを変更するか削除するかを判断することができます。このラベリング時間の短縮は、ピクセルレベルのセグメンテーションで画像にアノテーションを施す必要があるチームにとって有益です。

オートラベリングを適用するには、創造性が必要だということです。オートラベリングをうまく活用しているお客様は、必要に応じて試行錯誤を繰り返すことを厭わないことがわかりました。オートラベリングは、AI技術、特に機械学習をより良く理解するための一つの突破であり、この新しい用語にはまだ多くの発見があります。

山下秋子LTS Group

LTS Groupはベトナムを拠点とするグローバルなITアウトソーシング企業です。高品質なサービスを維持し、コストを最適化することに寄与するITサービスを提供しています。 

世界中のさまざまな業界の顧客と連携し、顧客満足度96%以上を維持し、国内外でさまざまな業界賞を受賞していることを誇りに思っています。

主なサービス内容は次のとおりです。
・ソフトウェア開発
・ソフトウェアテスト&品質保証サービス
・ビジネスプロセスアウトソーシングサービス(BPO)

次のような大きな利点をもたらすことを保証します。
・ベトナムの魅力的な労働コストによる競争力のある単価
・最高のサービスやソリューションをお届けしようとする意欲にあふれた幅広いIT人材のプール
・教育、医療、eコマース、建設、自動車、金融など様々な業界の深い知識を持つエンジニア
・エンジニアの言語能力と即戦力のITコミュニケーター&BrSEのによる効果的なプロジェクトコミュニケーション
・要件、予算と時間枠に基づく柔軟なソフトウェア開発手法:アジャイルモデル、ウォーターフォールモデル、Vモデル、イテレーションモデルなど

LTS Groupがどのように貴社の目標達成とROIの向上に役立つか、まずは日程調整を作成してください!

ご連絡ください。
Website: https://www.ltsgroup.tech/
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/74334296/
Email: contact@ltsgroup.tech

LTS Group

新規事業創出・オープンイノベーションを実践するならAUBA(アウバ)

AUBA

eiicon companyの保有する日本最大級のオープンイノベーションプラットフォーム「AUBA(アウバ)」では、オープンイノベーション支援のプロフェッショナルが最適なプランをご提案します。

チェックする場合はログインしてください

コメント1件

  • 山下秋子

    山下秋子

    • LTS Group
    0いいね
    チェックしました

おすすめブログ

  • 自動車産業はなぜ日本で重要なのか?

    日本は世界的で4番目の大きい自動車市場 です。約 790 万台の生産台数を誇る自動車業界は、この国の経済の主要な柱の 1 つです最近、日本の自動車会社は、人々が車を 15 年以上保管していることに気づきました。これは、10 年ごとに人々に新しい車を購入してもらうことができれば、年間で約 300 万台以上の車を販売できようになります。日本でナンバーワンの自動車会社はどこですかToyotaは日本のナンバーワンの自動車会社です。2022年に世界的での生産台数は約695,433台で、日本国内だけでも221,567台となりました。世界販売台数は839,299台に達し、日本国内では99,012台が販売された。ここでは、完全な情報を得ることができます: 自動車の何パーセントが日本で生産されていますか?自動車の最大の市場になったのはどの国ですか中国は自動車の最大の市場となります。2022 年には、世界の自動車販売台数の約 42%、自動車生産台数の約 2,700 万台に相当する約 2,400 万台を占めました。中国車が世界の自動車市場に厳しい競争をもたらすことが予想されています。原資料: SDKI Inc 公式サイト

    アサミ 藤川

    4ヶ月前

  • 自動ラベリングマシン 市場の進化 2024: 成長の軌跡をたどる

    "自動ラベリングマシン 市場概要 2024-2030:近年、国内外の市場からの需要の急速な増加により、自動ラベリングマシン市場は大幅な成長と発展を遂げています。 この 自動ラベリングマシン の市場レポートは、市場の現状に関する詳細かつ包括的な概要を提供し、市場の傾向、推進力、統計、機会、課題を強調しています。 競争環境の詳細な分析も含まれています。 このレポートは、業界への投資や業界での存在感の拡大を検討している企業に洞察と理解を提供することを目的としています。自動ラベリングマシンレポートは、主要な成長ドライバーと課題を強調し、製品タイプ、最終用途産業、アプリケーション、主要プレーヤー分析などを含む主要市場セグメントの詳細な分析を提供します。 ビジネス戦略、市場でのポジショニング、長所と短所に関する洞察を提供します。サンプル レポートを取得する: https://www.marketresearchupdate.com/sample/396243自動ラベリングマシン市場調査レポートの主な調査結果には、:1. 市場規模: 消費者の総数、売上高、市場価値を含む 自動ラベリングマシン 市場の合計規模。2.

    ルトゥジャ・マンデ

    4ヶ月前

  • 定量的市場調査はなぜ重要か?

    市場調査員は、ターゲットとなる消費者と市場の現在の傾向を調査するために、さまざまな調査方法を実施することがよくあります。このような調査と研究により、対象ユーザーの要件についての洞察が得られ、それに応じて製品とサービスを発売またはアップグレードすることができます。定量的市場調査についてはすでにある程度の知識はありますが、より深い洞察が必要です。 簡単に言うと、数値ベースの調査手法です。ここでは、研究者が客観的な測定を行い、統計的および数学的データを収集します。定量的調査は、研究者が市場規模と需要のパターンを理解するのに役立ちます。企業は、大規模な潜在顧客グループを調査した後、数値と統計を収集します。ここでは、完全な情報を得ることができます: 定量的市場調査とは?最後に、定量的市場調査は、企業が今後のビジネストレンドを評価するのに役立ちます。 したがって、需要パターンを予測することもできます。これらが、企業が定量的な市場調査を行う理由です。 市場動向を把握し、それに応じた対策を講じるための貴重なツールです。原資料: SDKI Inc 公式サイト

    アサミ 藤川

    3ヶ月前