アノテーションとは？あのてーしょん
アノテーションとは、機械学習に使うデータへ、正解にあたる情報を人手で付けていく作業。画像なら写っている物の名前と範囲、文章なら固有名詞の種類や好悪の判定を書き加え、教師あり学習が必要とする入力と正解の組をそろえる。データ分析の前処理の一つに位置づけられる。付ける情報の粒度と基準が、そのまま学習結果の良し悪しを左右する。
最終更新：2026-10-09
基本情報を最短で暗記・合格する →背景
教師あり学習は、入力と正解の組が大量にそろって初めて規則を学べる。ところが現場に貯まっているのは撮っただけの画像や書かれただけの文章で、何が写っているか、何を意味するかの情報は付いていない。人が見て判断した結果をデータへ書き加える工程を挟まない限り学習は始まらず、ここが費用と期間の大半を占めることも多い。
具体例
画像認識の学習用データセットImageNetは、Amazon Mechanical Turkの作業者が1,400万枚を超える写真に「犬」「自動車」といった名札を付けて作られた。国内でも自動運転向けに、車両・歩行者・標識を枠で囲んで種類を書き込む作業が行われている。
試験での引っ掛け
作業者によって判断が割れると同じ状況に別の正解が付き、いくらデータを増やしても精度が頭打ちになる。基準書と相互点検で揺れを抑えるのが実務の要点になる。Javaなどで書式の決まった注釈をアノテーションと呼ぶ用法とは別の意味である。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。