機械学習のためのビデオデータ収集 ーガイド

機械学習モデルを支えているのはデータです。機械学習を成功させるためには、大量の高品質なデータを用いて機械学習を行うことが不可欠です。データサイエンティストなら誰でも、データが少なすぎるより多すぎる方が良いということに同意するでしょう。画像やビデオ等のビジュアルデータの収集に依存するコンピュータ・ビジョン・アプリケーションでは特にそうです。このように、データ収集は機械学習モデルのライフサイクルにおいて非常に重要なステップなのです。

ビデオデータ収集は、コンピュータが実際に「見て」タスクを実行できるように訓練するための機械学習の非常に重要な要素です。画像、ビデオ、音声など様々なデータ形式を大量に収集し、人工知能（AI）や機械学習モデルがより賢く、より正確で、前述のすべてのコンテンツを認識できるようにするためのアノテーションが施されています。

コンピュータビジョンのプロジェクトを始めるための第一歩は、ビデオデータ収集の重要性、収集プロセス、品質基準について理解することです。

ビデオデータ収集とは？

ビデオデータ収集は、ビデオデータを取得するプロセスです。携帯電話やカメラなどの携帯機器を使用して手動で行うことができ、データはデータ収集プラットフォームを介してアップロードされます。より合理的かつ効率的な処理のために、ビデオデータ収集は、生産中のデバイスを使用したり、既存のデータソース（例：セキュリティカメラ、車のダッシュボードカメラなど）から取得することによって自動化または合理化することができます。

ビデオデータ収集は、顔認識、物体追跡、シーン認識など、さまざまな種類の動作を実行するモデルの基礎形成に役立ち、データを多く収集すればするほど精度が向上します。

ビデオアノテーションプロジェクトに必要なデータセットには、機械学習モデルがバイアスのリスクを低減できるように、人口統計や照明などの条件、背景ノイズなどの多様な状況が含まれている必要があります。

機械学習において、なぜビデオデータの収集が不可欠なのか？

2021年、世界のデータ収集市場は16億6,000万ドルとなり1、データ収集の利用が急増するのに伴い、大量の高品質データを収集するニーズが高まっています。自律走行車、拡張現実、仮想現実、ドローン、カメラ、その他のガジェットのユーザーの増加は、ビデオデータ収集やビデオアノテーションの需要に積極的に貢献しています。

自動運転車

自動運転車のためのビデオデータ収集の目的は、何千時間もの映像を撮影してAIモデルを訓練し、それを使ってリアルタイムで物体を認識できるアルゴリズムを開発することです2。このプロセスには、人間の専門知識と機械知能の組み合わせが必要です。

例えば、自動運転車に歩行者を認識させる場合、どの物体が人で、どの物体が人でないかをモデルが識別できるように、さまざまな角度からのデータが必要です。このようなデータを活用することで、人と物を識別し、交通ルールを理解し、事故を回避し、安全に目的地まで到達するためのトレーニングを行うことができます。

拡張現実（AR）と仮想現実（VR）

ARやVRは、ゲームやエンターテインメント業界を中心に人気がありますが、そのポテンシャルが最大限に発揮されつつあるのは、今だけなのです。今日、企業は新入社員の研修や没入型マーケティング体験のために、VRに踏み込んでいます。

一方、ARアプリはすでに消費者が携帯電話で使用しており、この分野では毎日多くのアプリが利用可能になっています。より多くの人々がこれらのデバイスを購入し、より多くのアプリがARとVRの使用を統合すれば、必要なビデオデータ収集の量は時間とともに飛躍的に増加するでしょう。

リテールテクノロジー

リテールテクノロジーは、店舗運営のためのエンド・ツー・エンドの自動化ソリューションを提供する上で不可欠なものとなっています。これらのソリューションが生み出す実用的なデータにより、当社のお客様はより良い、より効率的な店舗を作り、コストを削減し、収益を向上させることができるのです。

リテールテックにおけるビデオデータのもう一つの一般的な用途は、盗難監視とリスク評価です。小売業のMLモデルは、商品が悪者に盗まれるリスクや不審な荷物が放置されるリスクを軽減するために構築することができます。

コンピュータビジョンのためのビデオデータの収集方法

コンピュータビジョンプロジェクトを成功させる秘訣は、高品質なビデオデータです。コンピュータビジョンモデルを学習させ、特定の特徴や特性を識別し、機械がプロダクション環境において正確な予測や動作を行えるようにするには、品質の高いビデオデータが必要です。

高画質なビデオデータを収集する方法は様々です3。

• オープンソースのデータセット
  • これらのデータセットは共有リポジトリにホストされているため、企業はデータやビデオアノテーション、あるいはビデオデータ収集に必要なデータを容易に入手することができます。
• Webスクレイピング
  • AIやボットを使って、ウェブサイトからデータやコンテンツを取得することです。収集したデータの権利を確認することが重要です。
• 合成データセット
  • 合成データとは、自動運転車などの機械学習モデルのテストや学習、ゲームエンジンなどの大量データ生成のために作成されるものである。
• マニュアルデータセット作成
  • この方法は、データを収集する方法としては、圧倒的に試行錯誤が必要な方法です。アンケートやクラウドソーシングで必要なデータを収集することができます。クラウドソーシングでデータを取得すると、合成データと比較して、より多様で偏りのない結果を得ることができます。

データサイエンティストや機械学習の研究者は、学習用データセットを構築する際に無数の選択肢を持っています。特に画像データを必要とする機械学習モデルでは、ビデオデータ収集は必要な学習データセットを得るための素晴らしい方法です。プロジェクトのニーズに応じて適切なビデオデータ収集プロセスを選択することは、モデルを成功させるために不可欠です。

ビデオデータ収集のアウトソーシングはTaskUsへお任せください

次世代テクノロジーの力を活用する企業として、弊社は社員にツールと専門知識を与え、お客様に非常に良い結果を提供します。

あるプロジェクトでは、お客様のAIを訓練するために、高品質で明確なデータサンプルの収集が必要でした。多様で偏りのないデータを取得するために、TaskVerseでクラウドソーシングによるビデオアノテーションとデータ収集のプロジェクトを立ち上げました。その結果、6カ国9民族、年齢層や性別も様々なデモグラフィックに渡る25,000のデータポイントを収集することができました。

弊社のAIサービスが、どのように高品質で偏りのない多様なデータを提供し企業のデータ収集を支援しているかについて、詳細は、ケーススタディ「ソーシャルメディア企業におけるビデオアノテーション」をダウンロードしてご覧ください。