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2021年12月16日(木)IT Leaders編集部

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　サイバーテックの「セブアノ」は、画像認識AIの学習データを作成するアノテーション（ラベルなどのメタデータの付与）サービスである（図1）。サイバーテックがフィリピンのセブ島に所有するオフショア拠点「セブITアウトソーシングセンター」の正社員がアノテーションを実施する。

画面1：画像へのアノテーション作業のイメージ。画面は、画像にバウンディングボックスを付与した様子（出典：サイバーテック）
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　ディープラーニング（深層学習）によるAIモデルの精度向上には、量と質を両方満たす学習データ（教師データ）を安価に準備することが欠かせない。また、元となるデータセットには企業内の機密情報が含まれていることが多く、厳格な守秘義務の下、慎重に取り扱う必要がある。こうしたニーズに応える。

　サイバーテックでは、数年前からディープラーニングに取り組んでいる。現在は、多言語マニュアルの組版と電子化を実現するシステム「PMX」のオプションとして、AI校正・ゆらぎ検出機能を提供している。必要なデータセットはすべてセブITアウトソーシングセンターで作成している。画像データに対するアノテーション業務においても、これまでに培った学習データの作成ノウハウやディープラーニングの知見を活用する。

　主に、画像の領域分割（セグメンテーション）、画像への特徴点付与（キーポイント）、画像へのバウンディングボックス付与、データセットの分類（クラシフィケーション）の4つの用途に対してアノテーションを実施する。

• 画像の領域分割（セグメンテーション）
  ユーザーから受領した画像データに対し、画像の輪郭線情報をもとにポリゴンでセグメント分割し、クラス付与（ラベリング）を実施する。セグメンテーションを行ったポリゴン情報はJSONファイル形式で提供する。
• 画像への特徴点付与（キーポイント）
  画像に写っている人などの対象物の特徴点に座標情報を付与する。動植物や人体などの骨格検出や姿勢推定に利用できる。パーツの各所につけた座標（キーポイント）をもとに全体像を割り出す。
• 画像へのバウンディングボックス付与
  ユーザーから受領した画像データ内の、対象となる物体や特徴に対して、矩形（バウンディングボックス）で囲む。同時に、囲んだオブジェクトが何であるかを示すクラスを付与し、座標情報のラベル付け（ローカライゼーション）を行う。
• データセットの分類（クラシフィケーション）
  アノテーションの前処理として、カテゴリ分けによるラベリングにより、取捨選択を含め対象データを分類する。画像をはじめとする様々な形式のデータ分類に対応する。