機械学習・データ分析エンジニアリングのサブセット

ヘルスケア

テキストデータのアノテーションは、ヘルスケア産業において重要な役割を果たしている。特に今日、患者の記録管理、医療ヘルスケアチャットボットなど、医療領域におけるAIベースのサービスを扱う際に重要な役割を果たす。
この場合、患者の命に関わることなので、データが不正確になるリスクを冒すことはできない。

テキスト注釈が重要な役割を果たす使用例をいくつか紹介しよう：

血圧値やヘモグロビンなどの数値データなど、医療報告書の詳細を抽出するためのエンティティアノテーション。

• 医師が出した処方箋から、薬、服用量、服用時間などを注釈するためのエンティティ注釈。
• 研究・調査目的のためのインテンション・アノテーションと言語学的アノテーションは、コンテクストの詳細と核心を注釈することで、大量のコンテンツに目を通すことを容易にします。
• センチメント・アノテーションは、病院、研究室、またはヘルスケア・アプリケーションにおけるフィードバックの目的で使用されます。
• チャットボットだけでなく、ヘルスケアアプリケーションの顧客サービスのためのインテント注釈、言語学的注釈、およびセマンティック注釈。

物流

ロジスティクスとサプライチェーン業界は急速に拡大しており、テクノロジーの活用も進んでいる。 請求書やインボイスのラベリングからバーチャルアシスタントまで、毎日大量のデータが生成されている。

カスタマーケア・バーチャルアシスタントは、ユーザーメッセージから特定のエンティティを識別することで、意図を検出します。

顧客が料金の問い合わせをすると、バーチャルアシスタントはいくつかの質問をし、すぐにおおよその料金を提示する。 エンティティや有用な情報が回答から抽出され、さらに処理され、レートが提供される。

また、ロジスティクスにおけるデータ・アノテーションは以下のように使用される：

• 請求書やインボイスから名前、金額、注文番号、品目などを注釈するためのエンティティ注釈。
• 顧客フィードバックのセンチメントとエンティティ注釈。

バンキング

今日、私たちはオンライン・バンキングを利用しているが、これには銀行が提供する取引やその他のサービスのためのアプリケーションやウェブサイトとのやり取りが含まれる。
銀行におけるデータ・ラベリングの使用例には、以下のようなものがある：

• テキスト分類は顧客離れの予測に役立つ
• インテント、センチメント、言語アノテーションは、顧客サービスやチャットボットに使用されます。
• – エンティティ・アノテーションは、様々な種類のフォームから名前、金額、銀行口座番号などのエンティティを抽出するために利用される。

政府

政府部門におけるアノテーションの使用は、銀行業務と似ているが、その範囲はより広い。 政府部門には、教育部門、研究部門、食品・薬品部門、法務部門、税務部門、メディアなどが含まれる。

この領域でのアノテーションの使用は、カプセル化される：

• 上記のすべての分野のカスタマーサービス、チャットボット、バーチャルアシスタントに対する意図、エンティティ、言語アノテーション。
• 刑事事件、民事事件など、事件の内容に応じて分類するためのテキスト分類。
• 警察や犯罪課のための言語アノテーションで、犯罪や様々な事件、報告書の語調、意味などを検出します。
• 名前、部署、場所、キーフレーズなどのエンティティを注釈するすべての政府文書のためのエンティティ注釈。

メディアとニュース

メディアとニュースもまた、多くのテキストコンテンツを持つ分野であり、アノテーションはコンテンツを理解するために広く利用できる。

メディアやニュースにおけるデータ・アノテーションは、以下のような使用例がある：

• 様々な記事から名前、場所、キーフレーズ、数字などの様々なエンティティをアノテーションするためのエンティティアノテーション。
• スポーツ、教育、政府、国内、国際、娯楽など、ニュースのさまざまなラベルにコンテンツを分類するためのテキスト分類。
• 言語学的アノテーションと意味論的アノテーションは、記事と報道の音声学、意味論、談話のアノテーションを行う。
• 上記のユースケース以外にも、リサーチ、教育、エンターテインメント、Eコマース、マルチメディアなど、さまざまなサブドメインがある。

画像アノテーションは、AIやMLモデルに教えるために画像のセクターにラベルを付けるプロセスである。 例えば、機械学習モデルは、タグ付けされたデジタル写真に対して（人間のように）大きな理解力を獲得し、見た画像を理解することができる。 ユースケースによって、画像内のラベルの数は異なる場合がある。 画像注釈にはいくつかの基本的な種類があります。

ビデオアノテーションとは、ビデオクリップにタグを付けたり、ラベルを付けたりすることである。 これは、機械学習（ML）や深層学習（DL）モデルを学習するためのデータセットとして準備するために行われる。 このように熟練したニューラルネットワークは、自動ビデオ分類ツールなどのコンピュータビジョンアプリケーションに使用される。 フレームごとに正確にビデオ内のオブジェクトを検出し、分類するのに役立ちます。 コンピュータビジョンのビデオアノテーションによるオブジェクトの認識は、画像アノテーションに似ています：バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、ポリラインなどを使用することができます。 動画アノテーションのタスクは、動画内の動くオブジェクトを検出し、AIモデルを学習できるように、オブジェクトのフレーム間アウトラインで識別できるようにすることであることはご存知かもしれない。