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データワークの仕事内容 ~画像アノテーションから地域データ整備まで~

  • atsukomiyashita
  • 9月10日
  • 読了時間: 4分
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はじめに

私たちが日々使っているサービスやアプリの裏側には、必ず「データの仕事」があります。地図アプリで最寄りのカフェを探せるのも、AIが正しく言葉を理解できるのも、災害時に避難情報がすぐ届くのも——その背景には、人の手で整えられたデータがあるのです。


いま、こうした「見えない仕事」に光が当たり始めています。

その一部が データワーク と呼ばれる領域です。


一見すると地味に思えるかもしれませんが、AI時代の社会を支える土台であり、地域や企業の可能性を広げる大切な営みです。

ここからは、代表的な仕事のいくつかを取り上げ、専門的な視点から解説していきます。


画像データのアノテーション

AIに「視覚」を与えるための基盤となるのが画像アノテーションです。カメラやセンサーで撮影された画像に対し、「これは人」「これは標識」といったラベルを付ける作業は、AIが現実を理解するための教師データづくりです。

事例

  • 農業:トマトやイチゴの画像にラベルを付け、生育状態や収穫タイミングをAIに学習させる。

  • 自動運転:道路標識や歩行者、自動車などを正しく区別できるようにアノテーション。

  • インフラ管理:マンホールや電気設備を識別し、点検・保全に役立てる。

👉 画像アノテーションは、AIの画像認識の性能を決定づける最重要工程のひとつです。


音声・言語データの整備

人とAIの対話を自然にするためには、音声や言語データの整備が欠かせません。単なる書き起こしではなく、「どの音素か」「誰の声か」「文脈は何か」といった情報を正しく付与することが求められます。

事例

  • 音声合成:キャラクターや館内放送の合成音声をつくるためのデータ収集。

  • ナレーション:eラーニング教材やPR動画のための音声データ制作。

  • 音素ラベリング:言語研究や音声認識モデルに必要な細かい音の分類。

👉 音声や言語データは、音声認識や自然言語処理の精度を左右する基盤となります。


テキストデータの設計と整理

文章データはそのままではAIが扱いづらいため、構造化や加工が必要です。ここで重要なのは「人の知識をどう整理し、AIが学べる形に変えるか」という点です。

事例

  • OCRで読み取った文書を整理・補正する。

  • 専門用語辞書をつくり、検索や翻訳に活用できるようにする。

  • 文章を要約し、チャットボットの知識データベースに登録する。

  • 固有表現(人名・地名・組織名など)を抽出し、AIが文脈を理解できるようにする。

👉 テキストデータの整理は、検索サービスや翻訳、対話型AIの裏側を支える見えない仕事です。


地域・社会データの整備

データワークは企業だけでなく、自治体や地域社会の課題解決にも活かされています。地域に根ざした情報を整理し、誰もが活用できる形に整えることは、DX時代の地域インフラづくりそのものです。

事例

  • 観光データ:地図や宿泊施設、観光スポット情報を収集し、旅行者向けサービスに活用。

  • 防災データ:地震や火災時の避難行動を周知するための映像や案内データを作成。

  • 地域ICカード:利用者向けのPR動画や関連情報の整備。

👉 地域データの整備は、地域活性化や住民の安心・安全を直接支える取り組みです。


共通するポイント

ここでご紹介したのはデータワークの一部ですが、すべてに共通しているのは次の3点です。

  1. AIや社会システムの性能を左右する基盤づくりであること

  2. 人間の判断や文脈理解が欠かせないこと(AIだけでは精度が保てない領域がある)

  3. 常に新しい領域へ広がり続けていること(生成AIの登場により、知識の構造化や新しいデータ需要が急増中)


まとめ

データワークは、単なる入力作業ではなく、情報を価値ある形に変えるための専門的な仕事です。画像や音声、テキスト、地域データなど、その対象は幅広く、社会や産業の基盤を静かに支えています。

これからも新しい分野に広がり続けるデータワーク。その現場では、AIと人の協働によって「未来を支える情報インフラ」が日々つくられているのです。

 
 
 

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