この記事では、データラベリングの重要性とプロセスについて学びます。また、データラベリングのユースケースを検証し、効率を高めるテクニックを発見します。
機械学習におけるデータラベリングの重要性
データラベリングとは、データにタグ付けや注釈を付与するプロセスであり、教師あり学習モデルが学習と予測を行うために必要な「真の値（ground truth）」を提供します。トレーニングデータに正確なラベルを割り当てることで、モデルはパターンを識別し、関係性を理解し、結果を正確に予測できるようになります。
本質的に、データラベリングはモデルに異なるものを識別することを教えます。適切にラベル付けされたデータがなければ、これらのモデルは異なるエンティティを区別するのに苦労するでしょう。機械学習、特に教師あり学習において、データラベリングが重要なのは、モデルの学習効率や、新しい未知のデータに適用した際の予測精度に直接影響を与えるからです。
データラベリングの種類
機械学習ではモデルを訓練するために大量のデータが必要であり、そのデータは多くの場合、書籍、ストック画像、公開された音声/動画記録など様々なソースから取得されるため、ラベリングには複数の異なるプロセスが関与することがあります。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、書かれたテキストや録音された音声など、人間の言語を含むデータの処理に焦点を当てています。この機械学習ベースの手法は、コンピュータがそのようなデータを理解し解釈するのを支援します。NLPはまた、固有表現抽出（NER）によるエンティティ（例：名前、日付）の識別、データ分類のためのテキスト分類、感情や意見をラベル付けする感情分析などの技術を用いて、データラベリングを自動化することもできます：
NLPは事前学習済み機械学習モデルを活用し、新規データ内の類似パターンを予測・タグ付けすることで、手作業を大幅に削減します。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョンはAIのサブドメインであり、コンピュータが画像データを客観的に解釈することを可能にします。これは、画像を単なる特定の拡張子を持つファイルとして扱うのではなく、コンピュータビジョンを活用することで、画像内のエンティティや場所（人間の行動さえも）を識別できることを意味します。指示に基づいて画像の一部をセグメント化したり、指定された基準（例：リンゴが含まれる画像をすべてフラグ付けする）に基づいて画像を分類したりすることもできます。
事前学習済みMLモデルは、新規の類似データに対するラベルを予測することで自動データラベリングを支援します。これによりラベリングプロセスが加速され、MLモデル訓練に用いられる大規模データセットの一貫性が向上します。
音声処理
音声処理とは、音声ファイルを分析（および必要に応じて修正）し、音声、音楽、環境音などの有用な情報を抽出することを指します。ノイズ低減、特徴抽出（例：ピッチ、周波数）、音声認識による音声からテキストへの変換など、複数の技術を用いて音声ファイルから知見を収集します。
音声処理は、音声を自動的に文字起こししたり、話者を識別したり、イベント（例：銃声、警報）を検出したり、音を分類したりすることで、データラベリングを効率化できます。これは大規模な音声データセットの注釈付けにおいて特に有用であり、イベントや話者、その他の注目点をマークするために、何時間、あるいは何日にもわたる生の音声データを手作業で精査する必要性を軽減します。
大規模言語モデル
このリストで最も新しい技術が大規模言語モデル（LLM）です。LLMは膨大なデータで訓練され、人間のような言語を理解・生成するAIモデルの一種です。翻訳、要約、テキスト補完、質問応答など、幅広い自然言語タスクを実行できます。
LLMはテキストデータへのラベル生成（例：感情分析、トピック分類）、データパターンに基づくタグ提案、さらには手動アノテーションの精緻化や修正まで行えます。さらに多くのLLMは画像入力を処理し、画像内のオブジェクトのラベル付けも支援します。
データラベリング以外にも、LLMはインターネットから迅速にデータを収集し、機械学習モデルの訓練に活用できます。AIウェブスクレイピングは、通常のウェブスクレイピング環境にLLMを連携させることで、ウェブサイトの構造や利用可能なデータを素早く理解します。これにより、ウェブから収集した大量のデータを分析し、その意味を理解し、オンザフライでラベリングすることも可能です。 AIウェブスクレイピングは、ウェブサイトのDOM構造を解析してデータを収集したり、ユーザーに表示されている状態のウェブサイトのスクリーンショットを撮影したりすることも可能です。AIウェブスクレイピングツールは、これらのスクリーンショットを処理してデータを収集します。AIウェブスクレイピングについて詳しく知りたい場合は、ブログ記事「AIを活用したウェブスクレイピングの方法」をご覧ください。
データラベリングの手法
データは様々な形式で存在し、それぞれの形式に応じてデータにラベル付けするための方法に従う必要があります。データラベリングへのアプローチは企業やプロジェクトによって異なります。チームがデータラベリングタスクに取り組む際に最も一般的な方法をいくつか紹介します：
内部ラベリング
チームが社内でデータをラベリングする場合、社内ラベリングと呼ばれます。社内ラベリングは、精度、管理、専門知識が求められる場合に一般的に使用されます。
品質と一貫性を求める場合、この手法が理想的です。専門家からなる専任チームにより、データラベルはデータセットとプロジェクトの専門領域に特化して作成されるため、学習済みモデルの精度向上にさらに寄与します。さらに、データラベルが社内で作成されるため、データの機密性と安全性が保たれます。
しかし、このアプローチの主な欠点はスケーラビリティに欠けることです。このような作業に従事する社内チームの規模は通常限られているため、有用な量のデータをラベリングするには時間と費用がかかる作業となります。
合成ラベリング
合成ラベリングはメタデータを利用し、既存データセットから機械学習を用いてラベル付きデータを生成する手法を指します。
合成ラベリングの主な利点は、スケーラビリティと費用対効果の高さです。人工的にデータを生成することで、実世界の事例収集に伴う時間や費用をかけずに大規模なデータセットを迅速に作成できます。さらに、合成データでは現実世界で捕捉が困難または危険な稀な事象やエッジケースのシミュレーションが可能です。
しかし、欠点として、合成ラベルは現実世界のシナリオの複雑さを完全に捉えられない可能性があり、モデルの精度や性能に影響を与える恐れがあります。高品質な合成データを作成するには機械学習技術の専門知識が必要であり、本来単純なプロセスに複雑さが加わります。さらに、このプロセスで生成されるデータの品質は、使用するモデルの初期トレーニングデータに大きく依存します。
プログラムによるラベリング
プログラムによるラベリングとは、ルール、アルゴリズム、またはスクリプトを使用してラベリングプロセスを自動化することを指します。これは通常、手動でのラベリングが時間のかかりすぎる大規模なデータセットを扱う場合や、テキスト内分類や感情分析など、明確なルールベースのパターンで構造化できるデータに対して使用されます。
プログラムによるラベリングの最大の利点は、その速度と拡張性です。自動化された手法は、膨大な量のデータを人的作業よりもはるかに高速に処理でき、手作業を大幅に削減し、データセットの迅速な拡張を可能にします。このアプローチは、一貫したルールを適用できる単純で反復的なラベリング作業に特に効果的です。
しかし、主な欠点は手動ラベリングに比べて精度が低い点であり、特に事前定義されたルールに明確に当てはまらない複雑なデータや異常値を扱う場合に顕著です。さらに、この方法でラベリングされたデータは品質を確保するために頻繁に検証と精緻化が必要であり、依然として多くの人的介入を要する場合があります。
外部委託
アウトソーシングとは、外部プロバイダーや企業にデータラベリング業務を委託する手法です。社内チームに処理能力が不足している場合や、迅速かつ効率的に完了させる必要がある大規模なラベリングプロジェクトにおいて採用されます。
大量のデータを扱う場合、アウトソーシングは費用対効果に優れています。外部機関に委託することで、社内専門家の育成や体制構築に多額の投資をすることなく、ラベリング作業を拡張できます。さらに、内部リソースを解放し、中核業務やプロジェクト開発に集中させることが可能です。
ただし、外部チームは通常、同レベルの専門知識やプロジェクト固有の要件理解を有していないため、外注によるラベリングの品質はばらつきが生じやすい。また、機密情報を第三者と共有する必要があるため、データプライバシーやセキュリティに関連する潜在的なリスクも存在する。
クラウドソーシング
クラウドソーシングとは、Amazon Mechanical Turkなどのプラットフォームを通じて、専門家ではない多様な大規模な労働者グループにデータラベリング作業を分散させる手法です。画像タグ付けや基本的なテキスト分類など、単純で大量の作業単位に分解可能なタスクに一般的に用いられます。
クラウドソーシングの主な利点は、その拡張性とスピードです。大規模で分散した労働力を活用することで、チームは比較的低コストで大規模なデータセットを迅速にラベリングでき、専門的な知識を必要としない単純なラベリング作業には効率的な選択肢となります。
ただし、作業者が専門知識を欠く可能性があるため、クラウドソーシングによるラベルの品質と正確性は一貫しない場合があります。ラベル間の均一性と精度を確保することは困難であり、冗長性や検証などの品質管理措置がしばしば必要となります。費用対効果が高いにもかかわらず、専門知識を必要とする複雑なラベリングタスクや、データプライバシーが極めて重要なシナリオでは、クラウドソーシングは適さない可能性があります。
信頼できるデータセットの活用
手動、プログラム、クラウドソーシングの各手法がラベリングに多様なアプローチを提供する一方で、事前ラベリング済みの高品質データセットへのアクセスはスケーラビリティを大幅に向上させます。Bright Dataが提供するような信頼できるデータセットは、大規模データ収集のための即戦力ソリューションを提供し、ラベリングに必要な時間と労力を削減しながら一貫性と正確性を保証します。
ワークフローで信頼できるデータセットを活用すれば、モデル開発を加速し、アルゴリズムの改良に集中でき、データ品質の高水準を維持できます。これにより、ラベリングプロセスを最適化し、より効果的な機械学習結果を得ることが可能になります。
データラベリングにおける課題
どの手法やアプローチを選択しても、データラベリング作業では課題に直面します。
不均衡データセット
最も一般的な問題の一つは、特定のクラスやカテゴリの例が他よりも著しく少ない不均衡なデータセットです。これにより、多数派クラスでは良好な性能を発揮するものの、少数派クラスでは性能が低下するバイアスのあるモデルが生成される可能性があります。すべてのカテゴリを十分に表現するには、より多くのデータを収集するか、合成サンプルを生成する必要がありますが、どちらも時間とリソースを要する作業です。
ノイズの多いラベル
ノイズの多いラベルは、手動エラー、ラベリングガイドラインの曖昧さ、クラウドソーシング作業の不一致などによりデータが誤ってラベル付けされた場合に発生します。ノイズの多いラベルは、モデルが誤ったパターンや関連性を学習する可能性があるため、モデルの性能を大幅に低下させる恐れがあります。ラベル検証、冗長性、ラベリング基準の精緻化などの手法で解決できますが、いずれもラベリングプロセスの時間とコストを増加させる可能性があります。
スケーリングの問題
モデル訓練に必要なデータ量が増加するにつれ、ラベリングプロセスの拡張性が求められます。従来の手動ラベリング手法は常に実用的とは限らず、プログラムによる自動化や外部委託といった自動化手法にも、精度低下やデータプライバシー懸念といった制約があります。ラベリングにおいて規模と品質の両立を図るには、自動化と人的監視のバランスが不可欠ですが、その管理は複雑になり得ます。
動的なデータ
実世界のほとんどのアプリケーションでは、データは絶えず変化・進化しているため、ラベル付け済みデータセットを継続的に更新する必要があります。これはリアルタイム監視や自動運転などの分野で特に重要です。データセットを最新かつ関連性のある状態に保つには、継続的なラベル付けと検証のための効率的なパイプラインを実装する必要があり、これによりラベル付けプロセスにさらなる複雑さが加わります。
データラベリングのベストプラクティス
高品質なラベルでデータを効率的にラベリングするために留意すべき手法がいくつかあります。
ラベル監査
最初の、そして最も明白なベストプラクティスはラベル監査です。これは、ラベル付けされたサンプルの一部を検証し、ラベル付けプロセスにおける誤り、不整合、または曖昧さを特定することを含みます。ミスを早期に発見することで、チームはガイドラインを改善し、的を絞ったフィードバックを提供でき、データセット全体の正確性を確保できます。
転移学習
プログラムによるラベリングに似ていますが、より人間的なタッチを加えた転移学習では、チームが事前学習済みモデルを使用して新しいデータセットのラベリングを支援します。モデルは、その事前知識に基づいてラベルを予測および提案できるため、大規模なデータセットのラベリングをより迅速かつ効率的に行うことができます。
能動的学習
能動的学習は、人間によるラベリングに最も有益または不確実なサンプルを選択することに焦点を当てます。これらのサンプルを優先することで、チームはラベリング作業の効率を向上させ、人間の専門知識が最も価値を加える領域に適用できます。このアプローチは、全体的なラベリング作業負荷を最小限に抑えながら、モデルの迅速な改良を支援します。
コンセンサス
コンセンサス手法は、クラウドソーシングや外部委託環境でラベル精度を向上させるために使用できます。この手法では、複数のラベルが同じサンプルに注釈を付け、最終的なラベルは複数のラベル間の一致に基づいて決定されます。多数決方式に依存したり、事前設定されたルールに基づいて注釈提出を剪定したりするなど、コンセンサスを決定する方法は数多くカスタマイズ可能です。
データラベリングのユースケース
データのラベリング方法が理解できたところで、最も一般的な機械学習のユースケースをいくつか見てみましょう：
- 感情分析
- モデルをトレーニング可能
データラベリングにBright Dataを活用
前述の通り、Bright Dataはデータラベリングプロセスの精度と効率を大幅に向上させる高品質なデータセットを提供します。広範なデータ収集能力を通じて、Bright DataはAIチームに最新で膨大かつ多様な正確にラベリングされたデータセットを提供し、これはモデルトレーニングに不可欠です。
Bright Dataのデータセットは様々な分野向けにカスタマイズされており、モデルが最適なパフォーマンスを発揮するために、正確で分野固有の情報を受け取れることを保証します。また、ラベリングエラーの削減や、モデル性能と効率性の向上にも貢献します。これらのデータセットは、主要な機械学習トレーニング演習でそのまま使用することも、合成データやプログラムによるラベリング作業の補助として活用することも可能です。
Bright Dataのデータセットはラベリングプロセスの拡張も支援します。ソーシャルメディア、不動産、eコマースなど多様な分野にわたる大規模で構造化されたデータセットにアクセスすることで、AIチームはラベリングプロセスを加速させ、手作業の必要性を減らし開発サイクルを短縮できます。この拡張性により、企業はAIソリューション構築に不可欠な膨大なデータ量を処理することが可能になります。
結論
データラベリングは機械学習モデル開発における重要なステップであり、アルゴリズムが学習し正確な予測を行うために必要な構造化情報を提供します。本記事では、感情分析（テキストに感情を付与）や不正検知（異常をタグ付けして不審な活動を特定）といった主要なユースケースと共に、データラベリングの様々な手法とアプローチについて解説しました。
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