文章を分類する
文章のテーマ、感情、意図、固有表現などをルールに沿って分類します。複数のカテゴリから一つを選ぶ作業もあります。
AI教師データを作る仕事
データアノテーションの副業・在宅案件｜AI教師データ作成の仕事
文章を分類する、画像の対象を囲む、音声の中で相槌がある区間を示す。データアノテーションは、AIが学習や評価に使うデータへ、人が決められた基準でラベルや情報を付ける仕事です。
同じ「AIの仕事」でも、生成AIの回答を比較・修正するAIトレーナーとは作業の中心が異なります。このページでは、文章・画像・音声などの具体的な作業、在宅・副業案件の条件、ラベル品質、AI評価との違いを説明します。
扱うデータ
文章、画像、音声、会話データなど
主な作業
ラベル付け、分類、範囲指定、文字起こし、品質確認
働き方
在宅・副業・業務委託として募集される案件があります
作業の種類
データアノテーションの主な作業
対象データによって、画面上で行う操作と判断基準が変わります。文章ならカテゴリ選択、画像なら範囲指定、音声なら文字起こしや区間ラベルのように、作業単位がはっきり分かれます。
画像の対象を指定する
人物や物体を枠で囲む、領域を分ける、画像にカテゴリを付けるなど、対象の位置や種類を示す情報を加えます。
音声を区切る・書き起こす
発話を文字にする、話者を分ける、相槌や特定の音が出る区間を示すなど、音声と文字情報を対応させます。
会話データを整える
対話の発話単位を分け、意図や応答タイプを付けるなど、チャットや音声アシスタント向けの教師データを作ります。
AI評価との違い
アノテーションとAI評価
文章を「問い合わせ／苦情／その他」に分類するのがアノテーション、2つのAI回答を読んでどちらが正確か理由付きで判断するのがモデル評価、というように作業の中心が違います。求人名が重なる場合は、実際のタスクで見分けます。
決められたラベルを付ける
「この文章はどのカテゴリか」「この音声区間は相槌か」のように、定義済みの基準へデータを当てはめます。
AIの回答を評価する
複数の生成回答を比較し、正確性、自然さ、関連性などを読み取って理由付きで判断します。
同じツール上で両方行うこともある
生成AI案件では、評価結果をラベルとして記録する場合があります。求人名だけでなく、実際のタスクを確認することが重要です。
生成AIの回答評価や日本語品質の仕事を探している場合は、日本語AIトレーナーのページをご覧ください。
応募条件
未経験から始める条件
アノテーション経験を必須としない案件もあります。その場合も、説明書を読み、同じルールを繰り返し適用し、入力結果を見直せることが基本になります。
医療画像、法律文書、専門的な技術データなどでは、その分野の知識や資格を求める案件があります。すべてのアノテーションが初心者向けではありません。
- ガイドライン: 定義と例外条件を読み、判断を揃えられるか。
- PC操作: 指定ツールで範囲指定、分類、入力、修正ができるか。
- 日本語: 文章や音声の細かな違いを正確に扱えるか。
- 確認作業: 自分の判断を見直し、入力漏れやラベルずれを減らせるか。
品質
ラベル品質
教師データでは、同じ条件のデータに同じ基準を適用できることが品質につながります。判断が揺れやすい例やレビューで指摘されたパターンをどう扱うかも重要です。
判断基準の一貫性
似たケースでは同じ定義と例外条件を使い、担当者ごとの判断差を小さくします。
曖昧ケースの扱い
分類しにくいデータは、ガイドラインの例外条件や保留・確認の手順に沿って処理します。
レビュー結果の反映
レビュー結果が返る案件では、指摘された誤りのパターンを確認し、同じ判断ずれを次のデータで繰り返さないようにします。
データの取り扱い
案件データを外部サービスへ入力できない場合があります。保存場所、共有範囲、作業環境など、指定された情報管理ルールに従います。
在宅・副業
在宅・副業の条件
在宅・副業案件では、報酬の計算方法、締切、必要な作業環境、対象地域を募集要項で確認すると、自分の時間や環境に合うか判断しやすくなります。
作業単位
件数、時間、タスク単位など、何を完了すると報酬計算の対象になるかを確認します。
締切と作業量
案件によって、納期、対象件数、最低作業量などが設定されます。自分が確保できる時間と照らして確認します。
使用環境
専用ツール、指定ブラウザやPC、本人確認、情報管理ルールなど、作業開始前に必要な環境を確認します。
対象地域と契約
日本から参加できるか、契約形態は何か、支払条件はどうなっているかを募集ごとに確認します。
案件を探す
案件を探す場所
国内のクラウドソーシングでは、文章の分類や音声区間のラベル付けなど、作業内容が明記されたアノテーション案件が掲載されています。海外のAI関連組織では、日本語評価やデータ作成が別の職種名で募集されることもあります。
Jazzerでは、募集名だけでなく、対象国、言語、必要経験、審査、実際のタスクを見て候補者との適合を確認します。
よくある質問
データアノテーションのFAQ
データアノテーションとは何をする仕事ですか？+
データアノテーションは、文章、画像、音声などにラベルや範囲情報を付け、AIが学習・評価に使える形へ整える仕事です。分類、文字起こし、物体の範囲指定、会話データのタグ付けなどがあります。
データアノテーションは未経験でもできますか？+
はい、未経験でも応募できる案件はあります。ただし、ガイドラインを正確に適用する力やPC操作が必要で、専門データでは実務経験や資格を求められる場合があります。
データアノテーションは在宅の副業としてできますか？+
はい、在宅・副業として募集されるデータアノテーション案件があります。ただし、最低作業量、締切、対象国、使用環境などは案件ごとに異なります。
データアノテーションとAIトレーナーは同じ仕事ですか？+
いいえ、必ずしも同じではありません。データアノテーションは定義済みのラベルを付ける作業が中心で、AIトレーナーは生成AIの回答を比較・評価・修正する仕事を指すことが多いですが、求人名やタスクが重なる場合もあります。
日本語だけでできるアノテーション案件はありますか？+
はい、日本語中心で進めるアノテーション案件はあります。国内案件では日本語の文章や音声を扱う仕事が見つかりますが、海外の募集では指示書や選考画面に英語を使う場合があるため、作業言語を確認してください。
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