データラベリング（Data Labeling）

データラベリング（Data Labeling）とは、機械学習や深層学習のモデルを学習させるために、データに対して正解となる「ラベル（タグ）」を付与する作業を指します。 この工程は、教師あり学習において不可欠であり、AIの精度を左右する重要な前処理のひとつです。 たとえば以下のようなラベル付けが行われます： • 画像認識 → 写真内の対象物に「犬」「猫」「車」などのラベルを付ける • テキスト分類 → ニュース記事に「政治」「経済」「スポーツ」などのカテゴリを付ける • 音声認識 → 音声データに発話内容の文字起こしを対応させる • 感情分析 → SNSの投稿に「ポジティブ」「ネガティブ」などの感情ラベルを付ける データラベリングには以下のような手法があります： • 手動ラベリング：人間のアノテーターが目視で確認・分類（高精度だがコストがかかる） • クラウドソーシング：多数の作業者に分担（例：Amazon Mechanical Turk） • 自動ラベリング：既存のルールやモデルを用いて自動でラベル付け（ノイズは増えるが高速） また、正確なデータラベリングを実現するには、ラベル付けのルール設計・品質管理・ツール選定が極めて重要です。 代表的なラベリングツールには、Labelbox、SuperAnnotate、Amazon SageMaker Ground Truth、Roboflow、CVAT などがあります。 データラベリングは、AIの学習精度や汎化性能を決定づける基礎インフラであり、「質の高いデータこそが強力なAIを育てる」ことを体現する工程です。