【事例から学ぶ】感情認識画像キャプションデータ構築：日本語の“ニュアンス”を正確に捉えるプロの実力

発信者：Nexdata 日時： 2025-10-16

Nexdataは2011年の創業以来、AI開発のための高品質なデータ基盤構築を支えてまいりました。画像・音声・テキストなど多様なデータ形式に対応し、1万件を超えるカスタムプロジェクトを成功に導いてきた中で、「感情」や「意図」を正確に読み取るための高度な言語理解能力が不可欠であることを痛感してきました。

本稿では、あるAI開発企業様向けに実施した「表情・感情認識用画像キャプションデータ」構築プロジェクトを通じて、当社が持つ日本語ネイティブのアノテーターチームと専門的な審査体制の真価をお伝えいたします。感情表現の細かな差異を正確に捉える必要があるタスクにお悩みの企業様にとって、必見の内容となっております。

プロジェクト概要：「感情」を言葉で解き明かす、高度な言語処理タスク

本プロジェクトの目的は、単なる「表情の種類」ではなく、その表情が「どのような心理状態・文脈」から生まれているのかを、自然な日本語の文章として描写することでした。これは、AIが人間の感情をより深く理解し、適切な反応を生成するために不可欠なステップです。具体的には、与えられた顔写真に対して、5人の異なるアノテーターがそれぞれ独立して5文ずつ、合計25文の描写文を作成するという、非常に緻密な作業を実施しました。この作業には、単なる翻訳力や文法力だけでなく、日本語の微妙なニュアンスや、文化背景に根ざした感情の表現方法を理解している能力が求められます。

課題と解決策：アノテーターの質と審査体制が鍵

このプロジェクトで最も重要だったのは、アノテーター一人ひとりが「感情の違い」をどう解釈し、それを言葉に落とし込むか、という点でした。たとえば、同じ「笑顔」でも、「安心感」「皮肉」「緊張」など、背後にある心理状態は様々です。このような複雑な判断を、一貫性を持って行うには、以下の2つの要素が不可欠でした。

課題1：感情の“多義性”と“主観性”への対応

感情の解釈には個人差があり、特に日本語では「曖昧さ」や「間」が感情を伝える重要な要素となります。これに対し、当社のアノテーターチームは、長年にわたる感情認識・感情分類タスクでの経験を活かし、以下のようなアプローチを採用しました：

「感情のカテゴリ」を単純化せず、文脈と組み合わせて考える（例：「嬉しそう」＝「達成感」or「安堵」or「照れ」）

「言葉の選択」にこだわり、日本語特有の「柔らかい言い回し」や「比喩表現」を自然に取り入れる

「感情の強弱」や「持続時間」などの時間的要素も描写に含める（例：「一瞬だけ眉をひそめた」）

こうした細かい判断は、日本語ネイティブでありながら、AIトレーニングデータの特性を熟知したアノテーターでなければ不可能です。

課題2：5つの結果の“整合性”と“多様性”の両立