【26年1月】アノテーションツール3選！選び方や活用のコツを解説

おすすめのアノテーションツールを紹介します。アノテーションツールを選ぶ際のポイントや主な機能、メリット・デメリットなども解説しているので、当記事を見れば自社に合ったアノテーションツールを選定可能です。アノテーションツールの導入を検討している方はぜひご覧ください。

アノテーションとは？

アノテーションとは、AIが学習できるようにデータに意味づけを行う作業のことです。

たとえば画像内の物体にラベルを付けたり、音声を文字に起こしたりといった工程がアノテーションと呼ばれます。

AIは、アノテーションを経てラベル付けされたデータをもとに物体認識や文章解析などの精度を高めるため、AIの精度向上にはアノテーションが必須です。

アノテーションの役割

アノテーションは、AIモデルが学習するための基礎データを形づくる重要な工程です。

AIが画像や文章、音声などを理解するには、人があらかじめ意味を与える「教師データ」が欠かせません。アノテーションによって情報に文脈や意図が付与されることで、AIは単なるデータの集合を、意味のある知識として認識できるようになります。

たとえば、写真の中で人物や物体を特定したり、テキストの感情を分類したりする際も、正確なアノテーションが必須となります。正確なラベル付けが行われなければ、AIは誤った認識を学習し、結果の信頼性も損なわれてしまいます。

主要なアノテーションの種類

アノテーションの代表的な種類は、以下の通りです。

アノテーションの種類	内容・特徴
画像アノテーション	物体の位置や形を示す矩形・多角形・セグメンテーションなどでラベルを付与
テキストアノテーション	感情、意図、固有表現などを分類し、自然言語理解の学習データを作成
音声アノテーション	音声を文字化し、話者・感情・ノイズ区分などを付与して精度を高める
動画アノテーション	フレームごとに物体を追跡し、動作や位置の変化を学習させるためのラベリングを行う

対象となるデータの種類によってアノテーションの作業方法は異なり、画像・音声・テキスト・動画など、分野ごとに専用のアノテーションが存在します。

アノテーションの手法を適切に選び、実務に即した仕様で実行することで、AIが誤解なくデータを学習できるようになります。

AIアノテーションツールとは？

AIアノテーションツールとは、データに意味づけを行う「アノテーション作業」を効率化するためのシステムです。

AIアノテーションツールで工程を自動化・半自動化することで作業時間を大幅に短縮できるだけでなく、精度のばらつきを抑え、より質の高い教師データを安定して作成することが可能になります。

商用サービスとOSSの違い

AIアノテーションツールには、大きく分けて「商用サービス」と「OSS（オープンソースソフトウェア）」の2種類があります。

商用ツールはセキュリティや品質管理、サポート体制が整っているツールで、企業の本番運用にも対応できることが特徴です。導入後すぐに使える操作性、進捗管理・自動アノテーションなどの拡張機能も豊富で、専門知識がなくても高品質な教師データを効率的に作成できます。

一方、OSSは初期費用を抑えたい場合や、独自の仕様に合わせて柔軟にカスタマイズしたい企業に向いています。自由度が高い反面、運用・保守には技術的な知見と体制整備が必要です。

クラウド型とオンプレ型の違い

AIアノテーションツールは、大きく「クラウド型」と「オンプレミス型」に分けられます。

クラウド型は、インターネット環境さえあればすぐに利用でき、システムの拡張やメンテナンスも容易です。複数人での同時作業や進捗の共有にも適しており、AWSやGoogle Cloudなど既存のAI基盤と連携することで、データの保管から学習までを一元管理できます。

一方、オンプレ型は自社サーバー内で運用するため、機密性の高いデータでも安心して扱える点が強みです。カスタマイズ性も優れており、独自機能を細かく調整したい場合にも適しています。

AIアノテーションツールの主な機能

AIアノテーションツールの主な機能は、以下の通りです。

自動アノテーション

自動アノテーションは、AIがあらかじめ学習したモデルを使ってデータに自動でラベルを付与する機能です。

自動アノテーションによって、人の手で行っていた膨大なタグ付け作業を大幅に効率化できます。たとえば、画像の中から人物や物体を自動的に識別し、カテゴリーを割り当てるといった処理を瞬時に行います。

さらに、生成されたラベルを手作業で確認・修正できるため、精度を高めながら作業負担を軽減することが可能です。

データ拡張

データ拡張は、既存のデータに対して変形や反転、回転、ノイズ付与などの加工を施し、学習用データの量を増やす機能です。

データ拡張により元の画像や音声、テキストの情報を活かしつつ、多様な学習パターンをAIに提供できます。また、元のラベル情報が自動的に保持されるため、増やしたデータに対して新たにアノテーション作業を行う必要はありません。

結果として、データセットの偏りを減らし、AIモデルの汎化性能や精度を向上させることが可能です。少量のデータでも高品質な学習を実現できることから、AI開発において欠かせない機能となっています。

品質管理

品質管理は複数のアノテーター間でラベル付けの一致率を測定したり、レビューや承認フローを組み込むことで、誤りやばらつきを最小限に抑えるための機能です。

さらに、データを担当した人を可視化し、作業者へのフィードバックを行える仕組みを搭載したツールもあります。管理機能を活用することで、膨大な量のアノテーション作業でも高い精度を維持できるため、信頼性の高い教師データを安定的に作成可能です。

品質重視の大規模なプロジェクトや専門性の高い案件では、管理機能が充実した有料ツールの利用がおすすめです。

タスク管理

タスク管理は、プロジェクト全体の進行を効率的に支える機能です。

各アノテーターへの作業割り当てや進捗状況の可視化、担当者ごとのタスク負荷の調整などを行うことで、プロジェクト進行を支援します。

タスク管理によりデータの担当者や作業の進み具合などをリアルタイムで把握できるため、作業の偏りや遅延を防ぐことにつながります。

また進捗管理やタスクの優先順位付けを行うことで、大規模なプロジェクトでも効率よく正確なアノテーションを実現できるでしょう。チーム全体の作業品質とスピードを両立させたい企業には、タスク管理機能のあるツールがおすすめです。

人力アノテーションとアノテーションツールの比較

アノテーション作業はAI開発の精度を左右する重要な工程ですが、「人手による作業」と「ツールを活用した作業」では効率や品質に差が生まれます。

人力アノテーションは柔軟な判断ができる一方、時間やコストがかかりやすいことが難点です。対して、アノテーションツールを導入すれば、自動化や品質管理機能により、スピードと正確性を両立できます。

ここからは、人力のアノテーションが向いているケースとアノテーションツールの活用が向いているケース、それぞれについて解説します。

人力アノテーションが向いているケース

人力アノテーションは、複雑な判断が必要なケースやラベル設計の初期段階に適しています。

経験豊富なアノテーターが手作業でデータに意味づけを行うことで、AIだけでは判断が難しい微妙なニュアンスや特殊な事例も正確に処理することが可能です。

また、ルールがまだ確立されていない初期のフェーズでは、人の判断をもとにラベル付けの基準を丁寧に整備できるため、後の自動化やツール活用の際にも役立ちます。

精度や柔軟性を重視する場面では、人力でアノテーション作業を進めましょう。

アノテーションツールの活用が向いているケース

アノテーションツールは、大量のデータ処理や反復作業、効率的な時間運用が求められるケースに適しています。

AIモデルの学習には膨大な量の教師データが必要であり、手作業だけでは時間やコストの負担が大きくなります。しかし、ツールを活用すれば、自動ラベル付けや半自動化機能により作業時間を大幅に短縮し、人的リソースの消耗も抑えることが可能です。

また、進捗管理やタスク管理機能を併用することで、複数のアノテーターによる大規模なプロジェクトでも効率的かつ正確に作業を進められます。そのため、時間対効果を重視する現場では、ツールの活用がおすすめです。

AIアノテーションツールの選び方

AIアノテーションツールは、以下の視点から比較検討しましょう。

商用利用は可能か

AIアノテーションツールを導入する際は、まず商用利用が許可されているかどうか確認しましょう。

ライセンスの内容を見落とすと業務で使い始めた後に制限が発覚し、想定外のトラブルを招くおそれがあります。特にオープンソース型のツールは無料で使える反面、商用利用や再配布に制限があるケースも少なくありません。

商用利用を認めているライセンスもあれば、非営利利用に限定されているものもあります。導入前に自社の活用目的を明確にし、ライセンスの条項を確認しましょう。

利用用途に合っているか

最適なAIアノテーションツールは、利用する規模や目的によって変わります。

数人で運用する小規模な環境では、導入しやすく操作がシンプルなツールがおすすめです。一方、複数チームで同時に作業を進める大規模な運用の際、進行状況の共有や品質管理を支える高度な機能が必要です。

成長を見据えた機能のバランスを見極めることも、長期的に使えるツール選びのポイントになります。

クラウドベースのツールであれば在宅勤務や外部委託など多様な働き方にも対応しやすく、将来的な業務拡張にも柔軟に適応できるでしょう。

自社のAIモデルに適しているか

AIアノテーションツールを選定する際は、自社で開発しているAIモデルとの適合性を確認することも大切です。

ツールがモデルの出力形式や学習データの構造に対応していない場合、変換作業や修正に時間を取られる可能性があります。

特に、独自の設定や特殊なフォーマットを扱うプロジェクトでは、柔軟なカスタマイズ性や拡張性を備えたツールが必要です。

モデルとの連携を自動化できる機能をもつ製品なら、学習から再学習までの流れをスムーズに構築できます。導入のスピードを上げたい場合、自動で連携できるツールを選びましょう。

対応データ形式は何か

AIアノテーションツールを選ぶ際は、自社が扱うデータ形式に対応しているかどうかも確認しましょう。

画像のみ対応のものもあれば、動画・音声・テキスト・3D点群など、多様なデータを扱えるツールも存在します。そのため、自社のAIの利用シーンや必要とする学習データによって、最適なツールは異なります。

たとえば、自動運転や製造業などでは動画や3Dデータの扱いが重要になり、医療系AIでは高精度な画像アノテーションが必要です。開発目的とデータの種類を明確にし、対応範囲と拡張性を見極めることが、効率的な運用につながります。

作業管理機能が付いているか

作業管理機能が備わっているかどうかを確認することも、AIアノテーションツールを選ぶ際のポイントです。

タスクの割り当て、進捗の可視化、レポート出力といった管理機能が充実していれば、多人数での作業もスムーズに進められます。

各アノテーターの作業量やタスクの進行状況をリアルタイムで確認できる仕組みがあると、進捗の遅れや品質のばらつきを早期に把握可能です。そのためトラブルが起きた際でも、対応も迅速に行えるでしょう。

また、タスクの状態を自動で分類・整理できる機能があれば、管理者の負担を大幅に軽減できます。

直感的に操作できて使いやすいか

AIアノテーションツールは、直感的に操作できるものを選びましょう。

初心者でも迷わず扱えるインターフェースであれば、学習コストを抑えつつ作業スピードを大幅に高めることができます。画面の構成やボタン配置が直感的で、画像の読み込みやタグ付け、コメント追加などの操作がスムーズに行えるかを事前に確認すると安心です。

直感的に操作できるツールであれば作業手順の共有がしやすく、チーム全体でスムーズに作業を進めることができます。

費用体系は適切か

AIアノテーションツールを選ぶ際は、費用体系も重要です。

月額料金に加えて、タスク単価・ユーザー数・オプション機能といった要素を合算し、別途料金も踏まえた運用コストを見通しましょう。以下に、相場の目安を表で整理しました。

項目	相場の目安
月額利用料	・小規模（月10ユーザー程度）：数千円〜数万円／月 ・中規模（〜50ユーザー程度）：数万円〜数10万円／月 ・大規模/高機能プラン：数10万円以上／月
タスク単価	【画像アノテーション】 ・分類ラベル付け：約数円〜10円／画像 ・バウンディングボックス（物体検出）：約5〜10円／対象物 ・セマンティックセグメンテーション：約100〜300円／画像（複雑形状は1,000円超もあり） 【テキストアノテーション】 ・全文ラベル付け：約10円／テキスト ・単語のタグ付け：約30円／単位 【音声アノテーション】 ・文字起こし：約250円〜／分 ・ノイズ除去・整文加工：約120〜350円／分 【動画アノテーション】 ・バウンディングボックス：約5〜10円／対象物 ・動画全体分類：約20円〜／ファイル
オプション機能	自動化・カスタム分析・レポートなど、別料金が発生する場合あり

上記はあくまで目安であり、データ種別（画像／動画／音声／テキスト）、ラベルの精度・納期・作業量などにより、料金は大きく変動します。

適切な費用設定がなされていない場合、規模拡大時に想定外の出費が発生しやすく、継続運用に支障をきたす可能性があるため注意しましょう。

委託体制はあるか

適切な委託体制があれば、AIアノテーションツールによる高品質なラベル付けを安定して行えます。

十分な訓練を受けた作業者や業界経験者への委託が可能であれば、作業の精度が大きく向上します。特に、医療や法務など精密さが求められる分野では、一般的なクラウドソーシングでは十分な品質を確保できないこともあります。

ツールを提供する会社の作業者教育体制や業務委託先の管理方法、作業フロー、セキュリティ対策の有無まで確認しておくと安心です。

AIアノテーションツールおすすめ3選

おすすめのAIアノテーションツールは以下の通りです。

サービス名	料金プラン	機能	提供形式	導入実績
Labelbox	Freeプラン：月間500LBUまで無料 Starterプラン：1LBUあたり10セントの固定料金 Enterpriseプラン：見積もり対応	多岐にわたるデータ形式のアノテーション AIモデルの学習目的に応じた多様なラベリング データの一元管理 ワークフローの管理など	クラウドサービス	John Deere NASA Jet Propulsion Laboratoryなど
Label Studio	Community Edition（コミュニティ版）：無料 Starter Cloud（クラウド版）：月額149ドル～ Enterprise（エンタープライズ版）：見積もり対応	多様なデータタイプへの対応 要件に合わせたアノテーションインターフェースのカスタマイズ 事前ラベリング アクティブラーニングなど	コミュニティ版：オープンソース クラウド版：クラウドサービス エンタープライズ版：クラウドまたはオンプレミス	Sansan株式会社 ナカシャクリエイテブ株式会社など
CVAT	CVAT Online ・Freeプラン：無料 ・Soloプラン：月額33ドル（年払い月額23ドル） ・Teamプラン：月額1人当たり33ドル（年払い1人あたり月額23ドル） CVAT Enterprise ・年額10,000ドル～	多様な形式に対応したアノテーション 画像および動画に対応したアノテーション 3Dデータアノテーション テキストや音声などのデータアノテーションなど	CVAT Online：クラウドサービス CVAT Enterprise：オンプレミスなど	intel epamなど

Labelbox

料金プラン	Freeプラン：月間500LBUまで無料 Starterプラン：1LBUあたり10セントの固定料金 Enterpriseプラン：見積もり対応
機能	多岐にわたるデータ形式のアノテーション AIモデルの学習目的に応じた多様なラベリング データの一元管理 ワークフローの管理など
提供形式	クラウドサービス
導入実績	John Deere NASA Jet Propulsion Laboratoryなど
会社所在地	510 Treat Ave, San Francisco, CA 94110, United States

Labelboxは、AIモデル開発を加速したい企業や研究機関、精度の高いアノテーション環境を求める開発チームなどにおすすめです。AIモデルのための学習データを高速に準備・管理し、独自モデルの高度化や大規模プロジェクトの効率化を実現します。

Labelboxは画像・テキスト・動画・音声など多様なデータ形式に対応しており、編集画面のカスタマイズ、モデルによる事前ラベリングなどを通じて、ラベリング作業を効率化できます。

さらに、専門家チームによるラベリングやレビューも利用可能で、データ作成から管理・運用までを安心して任せられます。

研究機関や最先端AIプロジェクトにも対応しており、複雑な推論タスクやマルチモーダルデータの評価にも活用できるため、幅広い企業におすすめです。

Label Studio

料金プラン	Community Edition（コミュニティ版）：無料 Starter Cloud（クラウド版）：月額149ドル～ Enterprise（エンタープライズ版）：見積もり対応
機能	多様なデータタイプへの対応 要件に合わせたアノテーションインターフェースのカスタマイズ 事前ラベリング アクティブラーニングなど
提供形式	コミュニティ版：オープンソース クラウド版：クラウドサービス エンタープライズ版：クラウドまたはオンプレミス
導入実績	Sansan株式会社 ナカシャクリエイテブ株式会社など
会社所在地	米国カリフォルニア州サンフランシスコ

Label Studioは自社データを使った独自のAIモデル開発を進めたい企業や複数のプロジェクトを同時運用する開発チームなどにおすすめです。

Label Studioは画像・テキスト・音声・動画・時系列データといった多様なデータ形式に幅広く対応しており、多様なデータを扱えます。さらに自由にカスタマイズできるテンプレートを備えており、既存モデルと連携して自動ラベル付けやアクティブラーニングを実践できる点も魅力です。

また、複数のユーザーによるプロジェクト管理や品質レビュー機能を通じて、データの整備から機械学習モデルの育成・評価までを一貫してサポートします。クラウドストレージ連携やAPI・Python SDK対応により、複数のプロジェクトや多様なケースにも対応可能です。

CVAT

料金プラン	CVAT Online ・Freeプラン：無料 ・Soloプラン：月額33ドル（年払い月額23ドル） ・Teamプラン：月額1人当たり33ドル（年払い1人あたり月額23ドル） CVAT Enterprise ・年額10,000ドル～
機能	多様な形式に対応したアノテーション 画像および動画に対応したアノテーション 3Dデータアノテーション テキストや音声などのデータアノテーションなど
提供形式	CVAT Online：クラウドサービス CVAT Enterprise：オンプレミスなど
導入実績	intel epamなど
会社所在地	300 Delaware Ave. Suite 210, Wilmington, DE, 19801, US

CVATは、大量の画像・動画データを扱うAI開発企業や、自動運転・監視カメラ解析など高精度なAIモデルを構築したい研究チームにおすすめです。画像および動画データのラベリングに特化しており、大規模チームでの運用や厳密な管理体制が必要なプロジェクトにも適しています。

CVATはバウンディングボックス、ポリゴン、キーポイント、カプセル状の立体表現など、多彩な描画モードに対応しています。またタスク作成から作業の割り振り、データのインポート・エクスポートまでを一貫して管理できるため、ワンストップで作業を効率化できるでしょう。

また、ラベリング作業の可視化・分析機能も搭載し、数千人規模のチーム運用や大規模なデータプロジェクトにも適応可能です。効率的かつ安全にデータ管理とラベリング作業を進めたい企業は、ぜひ検討してみてください。

AIアノテーションツールを活用するメリット

AIアノテーションツールを活用するメリットは、以下の通りです。

自社で活用しているAIツールの性能が向上する

AIアノテーションツールを活用すると、自社で利用しているAIツールの性能が効率的に向上します。

たとえば、テキストデータの感情や意味のラベル付けをすることで、自然言語処理の解析精度が向上します。また、画像認識AIは対象物をより正確に識別するため、医療診断やセキュリティ分野など、幅広い場面で信頼性を高めることが可能です。

さらに、膨大な音声データに対してタグ付けを行うことで、音声認識やアシスタント機能の精度が向上します。ニーズに合わせて正確なラベル付けを行うことで、AIツールの学習精度と実用性を同時に高めましょう。

AIツールの性能向上で業務が効率化する

AIアノテーションツールを活用して自社で運用しているAIの精度が高まれば、業務全体の効率化を実現できます。

正確にタグ付けされたデータを学習したAIの判断力が上がると、自動化できる作業の幅が広がり、人的ミスの削減や作業時間の短縮、人件費の抑制にもつながります。たとえば製造業では、良品と不良品の画像データをAIに学習させることで、不良品の早期検出と迅速な排除が可能です。

AIアノテーションツールによるAI性能の向上は、業務全体の精度とスピードを両立させる強力な手段になります。

人力アノテーションに比べコア業務に集中しやすくなる

AIアノテーションツールを導入することで手作業によるラベル付けの手間が減少すれば、本来注力すべきコア業務に集中できるようになります。

自動化や半自動化によってラベル付け作業に費やす時間が大幅に削減されるため、担当者は単純作業から解放され、限られた人員でも生産性の高い体制の構築が可能です。

さらに、カスタマイズ性の高いツールなら特定のプロジェクト要件にも柔軟に対応でき、人的リソースを戦略的に活かせるようになります。

AIアノテーションツールを活用する際の注意点

AIアノテーションツールを活用する際は、以下の点に注意しましょう。

ラベルの一貫性が重要になる

AIアノテーションツールを活用する際は、ラベルの一貫性が大切です。

異なるアノテーターや自動化ツールが作業する場合でも、統一された基準でタグを付与することで、データ全体の整合性と正確性を保てます。同じ対象に対して常に同じラベル付けを行い、混乱や誤分類を防ぎましょう。

一貫性のあるデータはAIモデルの学習精度を向上させ、予測や分類の精度改善に直結します。そのため、ラベル付けのルールを明確化し、管理・レビュー体制を整えることが重要です。

利用するデータのプライバシーに注意する

AIアノテーションツールを利用する際は、プライバシー保護に十分注意しましょう。

個人情報や機密情報を含む可能性がある場合、適切な匿名化やマスキング処理を施すことで個人の特定を防ぎ、安全性を確保してください。また、法令やガイドラインに従った取り扱いを徹底することも大切です。

特にクラウド型ツールを使用する場合、データの送受信や保存先のセキュリティ体制を確認し、外部委託先の管理状況も含めて安全対策を整えましょう。情報漏洩のリスクを最小限に抑えることで、安全かつ信頼性の高いアノテーション作業を実現できます。

データに偏りが生まれないように注意する

AIアノテーションツールを活用する際は、データに偏りが生じないよう注意することも大切です。

特定の条件や属性に偏ったデータで学習させるとAIモデルにバイアスが生じ、予測や分類の精度が低下する可能性があります。そのため、多様なケースや状況を網羅したデータを収集し、均等にラベル付けを行うことが必要です。

偏りのないデータを用意するには、収集から運用までを一貫して管理することが重要です。データ収集の段階では、実際の利用環境を想定し、条件やシナリオが偏らないよう多様なデータを集めましょう。また不要な属性情報を匿名化・除外することで、潜在的なバイアスを抑制できます。

次に、アノテーション仕様を明確に定義し、判断基準のばらつきを防ぎます。作業時は複数人で確認し、定期的なレビューやフィードバックを行うことで品質を維持してください。さらに、運用後もデータの分布やモデルの挙動を継続的に監視し、必要に応じて見直すことで、偏りの少ないデータ環境を保つことが可能です。

アノテーションツールを活用するコツ

アノテーションツールを活用するコツは、以下の通りです。

段階的に自動化を行う

アノテーションツールを効果的に活用するには、段階的に自動化を進めることがポイントです。

まずは人力でラベル付けを行い、データや作業ルールを丁寧に精査します。その後、AI支援による半自動アノテーションを導入し、作業者が自動付与ラベルを確認・修正することで効率と精度を両立させます。

そして、信頼性が十分確保できたデータや作業手順をもとに完全自動化を試みることで、作業時間を大幅に短縮することが可能です。

精度低下や誤ラベルのリスクを抑えつつ、最適な自動化のレベルを見極めるためにも段階的な自動化が有効です。

アノテーションガイドラインを作る

アノテーション作業の精度を安定させるためには、明確なガイドラインの策定が大切です。

判断基準を文書化し、作業者間の揺らぎを減らすことで、一貫性のあるラベル付けが可能になります。ガイドラインには、対象物の定義やタグ付けのルール、処理手順などを詳細に記載し、作業チーム全体で共有しましょう。

さらに、定期的なレビューやフィードバック、複数アノテーターによるクロスチェックを組み合わせることで、個人のバイアスや誤りを早期に修正できます。明確なガイドラインにより、信頼性の高いデータを安定的に作成しましょう。

評価指標とモニタリング体制を整備する

アノテーション作業の精度を維持・向上させるには、評価指標とモニタリング体制が必要です。

まず、ラベル付けの正確性や一致率など具体的な評価基準を設定し、定期的に測定することで作業品質を可視化します。そして、測定した結果をもとに作業チームにフィードバックを行い、誤りの早期修正や統一性の向上を図りましょう。

進捗状況や作業負荷をモニタリングする体制を整えることで、タスクの偏りや遅延を防ぎ、プロジェクト全体の効率を維持できます。評価指標とモニタリング体制を導入し、信頼性の高いデータ作成とAIモデルの精度向上を両立しましょう。

AIアノテーションツールに関するよくある質問

AIアノテーションツールに関するよくある質問をまとめました。

【まとめ】アノテーションツールで効率化・品質向上を目指そう

おすすめのAIアノテーションツールや、AIアノテーションツールの選び方などについて解説しました。

AIアノテーションツールを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめするAIアノテーションツールは以下の通りです。

当記事を参考に、自社に合ったAIアノテーションツールを探してみてください。