AI構築において「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のコンセプトが重要である理由

質の高い教師データの必要性 

必要性に対する考え方はさまざまかもしれません。しかし、人工知能（AI）や機械学習のプロセスにおいて何より重要な要素は、「質の高さ、安全性、人間のアノテーションが施された教師データ」であるという点は広く認識されています。 

データを収集し、構成する方法は多様であり、さまざまな企業がそれぞれ独自のアプローチを用いています。 

非構造化データ、いわゆるローデータを用いる場合の問題点は、質の高いモデルの作成が極めて難しいということです。さらに、アノテーションはラベリングの質が悪かったり、偏った手段でモデルが作成されていたりする場合、構築したエンジニアやデータサイエンティストの関知しないところで、モデルのパフォーマンスに大きく影響する場合があります。 

こうした問題を軽減するために、モデルを作成する際には、「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のデータアノテーションを行うことが大切です。 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のメリットは？ 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のデータアノテーション、つまりラベリングは、機械学習プロセスの要素として重要度が増しています。 

人間がアノテーションを行うことで、データにおけるバイアスの影響が軽減され、モデルは最も効果的かつ的確に作成・学習されるため、機械学習のアルゴリズムは能力を最大限発揮できるようになっています。 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のデータアノテーションにはさまざまなメリットがありますが、機械学習のトレーニングプロセスで重要となるものは次の2つです。 

メリット その１ 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のアノテーションはデータに含まれるバイアスを軽減することができます。モデルの学習で利用しやすいデータを作成するために、データセットは「質が高く、多様なデータを備えている」必要がありますが、通常はこれが満たされない場合が少なくありません。 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」アノテーションでは、バイアスが入り込んだデータがそのまま使われてしまうリスクを下げることができます。これは、ラベリング作業者が主体的にデータを検討し、見直すことができるためです。 

つまり、必然的にモデルはさまざまな視点からの学習が可能になります。それにより精度の高い予測を立てるためにモデルを利用できるようになるのです。 

メリット その２ 

人間のラベリング作業者を多様性のあるグループで構成すれば、さらに正確なアノテーションを作成できるようになります。これは、同一のデータに対して、複数の異なる視点が盛り込まれることになるためです。、そのため、モデルが過少適合となるリスクが軽減され、全体的なアウトプットの質が高まる効果が期待できます。 

さらに、モデルを多様な状況で利用できるようになることで、応用性が高まり、「万人向けのAI」という概念が広がります。 

人種や年齢、性別に関わらず全ての人がAIを日常的に利用できる時代が来れば、私たちはもっと個々人が持つ多様な要素や属性の違いを互いに認め、共生し、もっと緊密に結びついた世界を作り出すことができるでしょう。 

そして、ラベリング作業者として多様な人材を確保することによって、データアノテーションに携わる人手が増え、そこから生まれた質が高く、インクルーシブなモデルをより多くの人が利用し、いずれより多くの問題を解決できるようになるでしょう。 

DataForceチームができること

DataForceは、「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のデータアノテーションモデルを利用する多くのメリットを深く理解したうえで構築されたサービスです。100万人を超える協力者のネットワークによって、貴社のAIトレーニングプロセスに多様性が生み出されるに違いありません。 

大規模で多様性に富む私たちのデータアノテーターチームにより、貴社のデータに含まれるバイアスが軽減され、データを最も効果的な手段で活用できるようになります。 

「人間参加型（ヒューマンインザループ）」のデータアノテーションを利用してモデルの質を高め、モデルをさまざまな状況で使用できるよう、ご検討ください。モデルの応用性を高め、あらゆる人があらゆる状況でアクセスできるソリューションにしましょう。 

DataForceは、幅広い業界に対応可能なAIソリューションを提供しています。サービスの詳細については、ぜひお問い合わせください。