データアノテーション
意味・解説
AIの学習に使うデータ（画像、テキスト等）に対し、正解となるタグやラベルを付与する作業のこと。
教師あり学習において不可欠な工程。画像の中の『犬』を枠で囲んだり、文章の『感情』を分類したりすることで、AIが正解を学べる状態にする。
くわしく
「AIという生徒に渡す『解答付きのドリル』を作る作業」です。
1.種類：
画像内の物体を囲む『バウンディングボックス』、文章の品詞を特定する『意味付け』などがあります。
2.品質の重要性：
アノテーションにミスがあると、AIは間違った知識を覚えてしまいます。ポイントは、AIの性能はモデルの設計だけでなく、『どれだけ良質で正確なアノテーション済みのデータがあるか』によって決まる（データセントリックな開発）からです。
例文
自動運転AIの精度を向上させるため、数万枚の路上写真に歩行者や標識の位置を記すデータアノテーションを実施した。
同義語: タグ付け / ラベル付け
分類: AIデータ前処理