アノテーションとは、画像・テキスト・音声などのデータに「これは何か」を示す情報（タグやラベル）を付与し、AIが学習できる形に整えていく作業のことです。

たとえばAIに「犬」と「猫」を見分けさせたい場合、大量の画像それぞれに「これは犬」「これは猫」というラベルを人の手で付けていく必要があります。この正解データ（教師データ）の質と量が、AIモデルの認識精度をそのまま左右します。どれほど優れたアルゴリズムを用いても、土台となるデータが粗ければ、AIは正しく学習できません。

アノテーションは、ただラベルを貼るだけの単純作業ではありません。「何を、どういう基準で、どこまで細かく」ラベル付けするかという設計（アノテーション仕様）を誤ると、いくら量をこなしても使えないデータになってしまいます。また、複数の作業者が関わる以上、判断基準のばらつきを防ぐ品質管理の仕組みも欠かせません。私たちはこの「仕様設計」と「品質管理」の両方に強みを持ち、AI開発の土台となるデータづくりを支えています。