機械学習やAIプロジェクトに取り組む際、効果的なモデルを学習させるには、適切にラベル付けされた画像が不可欠です。しかし、アノテーションは時間のかかる面倒な作業になりがちです。幸いなことに、このプロセスをより迅速、より正確に、そして共同作業さえも可能にするアノテーションツールが数多く存在します。物体検出、セグメンテーション、分類など、どのような目的で画像にラベルを付ける場合でも、適切なツールを選択することが、時間を節約し、高品質な結果を得るための鍵となります。
この記事では、画像に最適なアノテーションツールをいくつか紹介し、その主な機能とワークフローの効率化に役立つ方法を解説します。これらのツールは、一人で作業する場合でもチームで作業する場合でも、作業効率を大幅に向上させることができます。さあ、始めましょう！
1. フライピックスAI
FlyPix AIは、人工知能を活用し、地理空間データを実用的なインサイトに変換するプラットフォームを構築しました。このプラットフォームは、衛星画像や航空画像における物体の検出、変化の監視、異常の特定といった業務を支援します。このプラットフォームは、農業、都市計画、環境モニタリングといった業界で特に有用です。画像アノテーションツールに関しては、FlyPix AIはプロセスをシームレスにし、複雑な地理空間データに迅速かつ正確にアノテーションを付与することを可能にします。
私たちは、チームがニーズに合わせてカスタムAIモデルを作成・学習できる、ユーザーフレンドリーなノーコードプラットフォームの提供に注力しています。ドローン、衛星、LiDARなど、様々なデータソースに対応し、データ分析とアノテーションのための汎用性の高いソリューションを提供します。FlyPix AIは、リアルタイム分析、ヒートマップ生成、エクスポート機能も提供しており、地理空間画像アノテーションのための最も効率的なツールの一つとなっています。
主な特徴:
- 画像注釈と物体検出のためのノーコードプラットフォーム
- 衛星、ドローン、LiDAR、SAR画像をサポート
- カスタム AI モデルを作成およびトレーニングするためのインタラクティブな注釈ツール
- ダッシュボード、ヒートマップ、変更追跡によるリアルタイム分析
- APIアクセスやマルチスペクトル処理などのエンタープライズグレードの機能
サービス:
- 地理空間オブジェクトの検出と位置特定
- 画像の変化と異常の検出
- 時間の経過に伴うオブジェクトの動的追跡
- 特定のデータ分析のためのカスタムAIモデルの開発
- GISシステムとのシームレスな統合
- パターンを視覚化するためのヒートマップ生成
最適な用途:
- 地理空間データと画像を扱うチーム
- 農業、都市計画、環境監視などの産業
- 画像に注釈を付けたり分析したりするためのコード不要のソリューションを必要とするユーザー
- リアルタイム分析と変更追跡を必要とするプロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- Webサイト： フライピックス
- 住所: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 ダルムシュタット, ドイツ
- 電話: +49 6151 2776497
- メールアドレス: お問い合わせ
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. ロボフロー
Roboflowは、機械学習アプリケーション用の画像にシンプルなアノテーションを付与したいチーム向けに設計されたツールです。ユーザーフレンドリーなインターフェースを備え、物体検出、分類、セグメンテーションといったタスクにおける画像へのアノテーション付与をサポートします。Roboflowは、様々な画像タイプとアノテーション形式をサポートしており、AIモデルの学習用データセットを迅速に準備できます。
Roboflowが特に便利なのは、TensorFlowやPyTorchといった人気の機械学習フレームワークとの統合です。ラベル付けされたデータをシームレスにエクスポートできるため、チームはアノテーションからトレーニングへと迅速に移行できます。さらに、RoboflowはAI支援によるラベリング機能も提供しており、特に大規模なデータセットにおけるアノテーションプロセスを加速します。
主な特徴:
- オブジェクトの検出、分類、セグメンテーションの注釈をサポート
- TensorFlowとPyTorchとシームレスに統合
- より迅速な注釈付けのためのAI支援ツールを提供
- チームプロジェクトのためのコラボレーション機能
- 小規模から大規模までのデータセットにスケーラブル
最適な用途:
- コンピュータービジョンに特化したAIと機械学習チーム
- 大規模なデータセットを持ち、より高速なアノテーションを必要とするチーム
- 機械学習フレームワークとの統合を必要とするプロジェクト
- シンプルでありながら効果的な注釈プラットフォームを必要とするユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: roboflow.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- ツイッター: x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）は、機械学習プロジェクトにおける画像や動画へのアノテーション用に設計されたオープンソースツールです。主に物体検出とセグメンテーションのタスクに使用され、バウンディングボックス、ポリゴン、ポイントによるアノテーションをサポートしています。CVATは柔軟性と拡張性を重視して構築されており、小規模データセットから大規模データセットまで、あらゆるチームに適しています。
このプラットフォームは共同作業性に優れており、複数のユーザーが同じプロジェクトに同時に取り組むことができるため、チームワークに最適です。様々な機械学習フレームワークと連携し、AIモデルのトレーニングにおけるスムーズなワークフローを実現します。CVATはカスタマイズオプションも提供しているため、チームは特定のアノテーションニーズに合わせてカスタマイズできます。
主な特徴:
- オープンソースで無料で使用可能
- 物体検出、セグメンテーション、追跡をサポート
- チームベースのプロジェクトのためのコラボレーション機能
- 機械学習パイプラインと統合
- 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 画像と動画データを使ったコンピュータービジョンタスクに取り組むチーム
- 共同注釈プロジェクト
- 無料のオープンソース注釈ソリューションを探しているユーザー
- 研究チームは物体検出とセグメンテーションに焦点を当てた
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.cvat.ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- フェイスブック: www.facebook.com/cvat.corp
4. アノトリー
Annotelyは、画像や動画に迅速かつ効率的にラベルを付与できるWebベースのアノテーションツールです。コンピュータービジョンタスクに取り組む機械学習チーム向けに開発されており、オブジェクト、テキスト、キーポイントにアノテーションを付与するためのシンプルなインターフェースを提供します。プラットフォームは軽量で、不要な複雑さを排除した分かりやすいソリューションを提供します。最小限の設定でデータにアノテーションを付与したいユーザーに最適です。
Annotelyの強みの一つはシンプルさです。初心者でも使いやすく、プロフェッショナルに必要なツールも提供しています。大規模なアノテーションプラットフォームのような高度な機能を必要としない、小規模なチームやプロジェクト向けに設計されています。シンプルさにもかかわらず、Annotelyは画像アノテーションのための堅実な基盤を提供し、プロジェクト固有のニーズに合わせてカスタマイズできる機能を備えています。
主な特徴:
- オープンソースで無料で使用可能
- 注釈の境界ボックス、ポリゴン、キーポイントをサポート
- 簡単な注釈付けのためのシンプルなインターフェース
- 軽量で使いやすい
- 特定の注釈タスクに合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 小規模から中規模のアノテーションプロジェクトを担当するチーム
- シンプルで無料の注釈ツールを必要とするユーザー
- 物体検出とセグメンテーションに焦点を当てたプロジェクト
- 基本的な注釈機能を必要とする研究チームと開発者
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: annotely.com
- ツイッター: x.com/@annotely
5. ラベルボックス
Labelboxは、機械学習チームによる画像およびデータのアノテーション作業を効率化するために設計されたプラットフォームです。画像、動画、テキストへのアノテーション作業を迅速かつ正確に行える共同インターフェースを提供します。バウンディングボックス、セグメンテーション、キーポイントラベリングなど、幅広いアノテーションタイプをサポートしているため、様々な機械学習タスクに適応できます。
このプラットフォームは機械学習ワークフローとスムーズに連携し、トレーニングデータの簡単なエクスポートオプションを提供しています。また、大規模データセットのアノテーションプロセスを高速化するアクティブラーニングなどの自動化機能も備えています。Labelboxは使いやすさと拡張性を重視しているため、多様なAIプロジェクトに取り組むチームにとって最適な選択肢です。
主な特徴:
- さまざまな注釈タイプをサポート: 境界ボックス、セグメンテーション、キーポイント
- チームベースの注釈付けのための共同インターフェース
- 機械学習ワークフローとの統合
- より速い注釈付けのためのアクティブラーニングなどの自動化機能
- 大規模なプロジェクトやデータセットにスケーラブル
最適な用途:
- 大規模なアノテーション プロジェクトに取り組む AI および機械学習チーム
- 共同注釈ツールを必要とするチーム
- 機械学習パイプラインとの統合を必要とするプロジェクト
- 注釈付けプロセスを高速化する自動化機能を探しているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: labelbox.com
6. VGG画像アノテーター（VIA）
VGG Image Annotator（VIA）は、オックスフォード大学のVisual Geometry Groupによって開発されたオープンソースのブラウザベースのツールです。物体検出、画像セグメンテーション、画像や動画のアノテーションといったタスク向けに設計されています。VIAはブラウザ上で完全に動作するため、インストールは不要で、追加の設定なしで簡単にアクセスして使用できます。
VIAはシンプルながらも、キーポイントアノテーションやポリゴンラベリングといった複雑なタスクにも対応できる強力なアノテーションツールを備えています。軽量かつ無料なので、高度な機能や大規模なツールセットを必要としないプロジェクトに取り組む研究者や小規模チームにとって魅力的な選択肢となります。VIAの分かりやすいインターフェースは、迅速かつ効率的なデータラベリングを可能にし、小規模プロジェクトに最適です。
主な特徴:
- オープンソースで無料で使用可能
- オブジェクトの検出、セグメンテーション、キーポイントの注釈をサポート
- ブラウザで直接動作し、インストールは不要です
- シンプルで使いやすいインターフェース
- さまざまな注釈タスクに合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 小規模な画像およびビデオ注釈プロジェクト
- シンプルなツールを必要とする研究者や開発者
- 物体検出とセグメンテーションに焦点を当てたプロジェクト
- 無料のブラウザベースの注釈ツールを探しているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- 電子メール: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- ツイッター: x.com/Oxford_VGG
7. V7
V7は、画像と動画のラベル付けのためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供するアノテーションツールです。機械学習タスクに取り組むチーム向けに設計されており、オブジェクト検出、セグメンテーション、画像分類をサポートしています。使いやすさとパフォーマンスに重点を置いたV7は、迅速かつ正確にデータをラベル付けする必要があるチームにとって確かな選択肢となります。
このプラットフォームは、モデルの学習効率を向上させる画像拡張機能など、アノテーションプロセスを高速化するAI支援ツールを提供しています。V7はスケーラビリティを重視して構築されており、チームは大規模なデータセットを扱い、リアルタイムで共同作業を行うことができます。機械学習ワークフローへの統合により、V7はモデル学習用のラベル付きデータの準備プロセスを簡素化します。
主な特徴:
- オブジェクトの検出、セグメンテーション、分類をサポート
- AI支援ツールによる注釈作成の高速化
- チーム向けのリアルタイムコラボレーション機能
- 大規模なデータセットや複雑なタスクに対応できるスケーラビリティ
- 機械学習ワークフローとのシームレスな統合
最適な用途:
- コンピュータービジョンのタスクに取り組む機械学習チーム
- 高速で効率的な画像注釈を必要とするチーム
- リアルタイムのコラボレーションを必要とするプロジェクト
- AIトレーニング用の大規模データセットを扱うチーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.v7labs.com
- 住所: 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/v7labs
- ツイッター: x.com/v7labs
8. AIのスケール
Scale AIは、大規模データセットを扱う機械学習チーム向けにアノテーションサービスを提供しています。人間の作業員とAIツールを組み合わせることで、正確かつスケーラブルなデータアノテーションを実現することに重点を置いています。このプラットフォームは、画像、テキスト、動画など、様々なデータタイプをサポートし、大規模なアノテーションプロジェクト向けに構築されています。
Scale AIの最大の特長は、3Dオブジェクトのラベリングやアノテーションといった複雑なタスクを大規模に処理できることです。機械学習フレームワークとのシームレスな統合により、データアノテーションからモデルトレーニングへの移行を容易にします。このプラットフォームは、自動運転車、ロボット工学、AIを活用したコンテンツモデレーションなど、正確かつ効率的なアノテーションが不可欠な業界に最適です。
主な特徴:
- スケーラブルなデータ注釈のための人間支援AIツール
- 画像、ビデオ、テキスト、3D注釈をサポート
- 機械学習パイプラインとのシームレスな統合
- 高品質の制御と精度
- さまざまな注釈タスクに合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 大規模なデータセットを扱うAIおよび機械学習チーム
- 自動運転車、ロボット工学、コンテンツモデレーションなどの業界のチーム
- 大量かつ正確なデータ注釈を必要とするプロジェクト
- アノテーションツールと機械学習フレームワークを統合するチーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: scale.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/scaleai
- ツイッター: x.com/scale_ai
- フェイスブック: www.facebook.com/scaleapi
9. スーパーアノテート
SuperAnnotateは、機械学習タスクにおける画像および動画のラベリングを支援するために設計されたアノテーションツールです。オブジェクト検出、セグメンテーション、キーポイントアノテーションをサポートし、データの正確かつ効率的なラベリングに必要なすべての機能を提供します。SuperAnnotateのインターフェースは直感的に設計されており、初心者から経験豊富なチームまで幅広く対応します。
このプラットフォームは、AI支援ツールと手動ラベリング機能の組み合わせが特徴的です。SuperAnnotateには、チームが同じプロジェクトでリアルタイムに作業できるコラボレーションツールも含まれています。スケーラビリティを重視したこのツールは、大規模なデータセットや、高速で高品質なアノテーションを必要とする複雑なプロジェクトを扱うチームに最適です。
主な特徴:
- オブジェクトの検出、セグメンテーション、キーポイントの注釈をサポート
- AI支援によるラベル付けツールでアノテーションを高速化
- チームベースのプロジェクトのためのリアルタイムコラボレーション機能
- 大規模なデータセットや複雑なアノテーションタスクに対応できるスケーラビリティ
- 機械学習パイプラインとのシームレスな統合
最適な用途:
- 画像と動画の注釈付けタスクに取り組む機械学習チーム
- リアルタイムのコラボレーションを必要とするチーム
- 注釈作成を高速化するためにAI支援ツールを必要とするプロジェクト
- コンピュータービジョンプロジェクトのための大規模なアノテーションタスク
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.superannotate.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/superannotate
- ツイッター: x.com/superannotate
- フェイスブック: www.facebook.com/superannotate
10. 監督する
Superviselyは、コンピュータービジョンタスク向けに設計された画像および動画アノテーションプラットフォームです。オブジェクト検出、セグメンテーション、キーポイントラベリングなど、様々なアノテーションタイプをサポートしています。また、Superviselyは、アノテーションプロセスの特定の側面を自動化するためのツールも事前に用意しており、大規模なデータセットを扱うチームの効率化に貢献します。
このプラットフォームには、ツール内で直接機械学習モデルをトレーニングする機能も搭載されており、アノテーションプロセスとモデル開発を統合しています。Superviselyの堅牢なツールセットとコラボレーション機能を組み合わせることで、詳細かつ高品質なアノテーションを必要とする大規模プロジェクトに取り組むチームにとって理想的なツールとなっています。
主な特徴:
- オブジェクトの検出、セグメンテーション、キーポイントの注釈をサポート
- 注釈付けプロセスを高速化する自動化ツール
- 機械学習モデルのトレーニングのための統合ツール
- チーム向けのリアルタイムコラボレーション機能
- 大規模なプロジェクトやデータセットにスケーラブル
最適な用途:
- 大規模なコンピュータービジョンプロジェクトに取り組んでいるチーム
- 手動注釈と自動機能の組み合わせを必要とするプロジェクト
- AIチームが機械学習モデルにアノテーションを直接統合
- 膨大なデータセットを扱う共同チーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: supervisely.com
- 電子メール: hello@supervisely.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/deep-systems
- ツイッター: x.com/supervisely_ai
11. ラベルミー
LabelMeは、オブジェクト検出やセグメンテーションなどのタスクに使用できる、シンプルなオープンソースの画像アノテーションツールです。バウンディングボックス、ポリゴン、ラインアノテーションなどの機能を備えており、小規模から中規模のプロジェクトに最適です。LabelMeの分かりやすいインターフェースは、複雑な操作をすることなく、データに迅速かつ簡単にアノテーションを付与したい研究者や開発者にとって最適なツールです。
LabelMeはオープンソースなので無料で使用でき、画像に素早くラベルを付けることができます。ただし、他のアノテーションツールが提供する高度な機能や統合機能の一部が欠けているため、基本的なソリューションを求めるユーザーに適しています。
主な特徴:
- オープンソースで無料で使用可能
- 境界ボックス、ポリゴン、線注釈をサポート
- シンプルでユーザーフレンドリーなインターフェース
- 小規模から中規模の画像注釈プロジェクトに最適
- 誰でも無料でご利用いただけます
最適な用途:
- 小規模から中規模のアノテーションプロジェクト
- 物体検出とセグメンテーションに重点を置いたチーム
- 無料で無駄のない注釈ツールを探しているユーザー
- 基本的かつ効率的なアノテーションソリューションを必要とする研究者
連絡先およびソーシャルメディア情報:
12. データループ
Dataloopは、大規模な機械学習およびAIプロジェクト向けに設計された柔軟な画像アノテーションプラットフォームです。物体検出、画像セグメンテーション、テキスト分類など、様々なアノテーションタイプをサポートしています。Dataloopの機能は高品質なアノテーションに最適化されており、大規模なデータセットを扱うチームに最適です。
Dataloopは強力なアノテーションツールに加え、機械学習フレームワークとの統合により、データのラベリングからモデルのトレーニングへのシームレスな移行を実現します。プラットフォームはスケーラブルであるため、複数のチームメンバーによるコラボレーションが必要なプロジェクトに最適です。
主な特徴:
- オブジェクトの検出、セグメンテーション、分類をサポート
- 機械学習パイプラインと統合
- チームベースの注釈付けのための共同作業機能
- 大規模なデータセットや複雑なプロジェクトにも対応できるスケーラビリティ
- 正確なラベル付けのための高度な品質管理機能
最適な用途:
- 大規模なデータセットを扱うチーム
- リアルタイムのコラボレーションが必要なプロジェクト
- ユーザーが注釈付きデータを機械学習モデルに直接統合する
- 高品質なアノテーションを必要とする大規模なAIおよび機械学習プロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: dataloop.ai
- 住所: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, イスラエル
- Eメール: info@dataloop.ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/dataloop
13. モナイレーベル
MONAI Labelは、医療画像に特化したオープンソースのアノテーションツールで、セグメンテーション、分類、検出タスク向けに構築されています。MRIやCTスキャンなどの医療画像ツールと連携し、医療従事者が機械学習モデル用のデータにアノテーションを付与するのに役立ちます。MONAI Labelは、医療AIプロジェクトに取り組むチームに最適で、医療ニーズに合わせてカスタマイズされたワークフローを提供します。
正確なラベリングとAIパイプラインへのシームレスな統合を可能にするため、医用画像研究にとって貴重なツールとなっています。オープンソースであるため、学術機関や予算が限られている小規模チームでも利用できます。
主な特徴:
- 医療画像用のオープンソース注釈ツール
- セグメンテーション、分類、検出タスクをサポート
- 医療画像ソフトウェアと統合
- ヘルスケアと医療研究向けにカスタマイズ
- 特定の医療用途に合わせてカスタマイズ可能なワークフロー
最適な用途:
- 医療画像のセグメンテーションに取り組む医療チーム
- 医療画像のための高精度な注釈付けを必要とするプロジェクト
- 医療画像のラベル付けのためのオープンソースツールを必要とする研究者
- 医療分野におけるAI統合ツールを探しているチーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: monai.io
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/projectmonai
- ツイッター: x.com/ProjectMONAI
14. ラベルスタジオ
Label Studioは、画像、テキスト、音声、動画など、複数のデータタイプにわたるアノテーションをサポートするオープンソースツールです。このプラットフォームを利用することで、チームはオブジェクト検出、セグメンテーション、分類といった機械学習タスクにおいて、データへのアノテーションを効率的に行うことができます。カスタマイズ可能なインターフェースを備え、バウンディングボックス、ポリゴン、キーポイントなど、幅広いアノテーションタイプをサポートしています。
Label Studioは柔軟性と拡張性を重視して設計されており、様々な種類のアノテーションを必要とするプロジェクトに最適です。また、リアルタイムコラボレーションをサポートし、機械学習ワークフローとシームレスに統合されているため、チームはアノテーションからモデルのトレーニングまでシームレスに移行できます。
主な特徴:
- 画像、テキスト、音声、ビデオの注釈をサポート
- さまざまな種類の注釈のためのカスタマイズ可能なインターフェース
- チームプロジェクトのためのリアルタイムコラボレーション機能
- 機械学習ワークフローと簡単に統合
- オープンソースで無料で使用可能
最適な用途:
- さまざまな種類のデータ（画像、テキスト、音声、ビデオ）を扱うチーム
- 柔軟な注釈ワークフローを必要とするプロジェクト
- 機械学習チームがモデルに直接注釈を統合する
- 無料のオープンソース注釈ツールを探しているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: labelstud.io
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/heartex
- ツイッター: x.com/labelstudiohq
結論
画像に適切なアノテーションツールを選択することで、機械学習やAIプロジェクトを劇的に改善できます。適切なツールは、時間を節約し、エラーを減らし、モデルのトレーニングに高品質なデータを提供します。ここで紹介したツールを使用することで、データに効率的にラベルを付け、機械学習ワークフローにシームレスに統合できます。小規模なプロジェクトでも大規模なプロジェクトでも、あらゆるニーズに対応し、柔軟性、コラボレーション、そして拡張性を提供するツールが見つかります。