生成AI/LLMモデル構築におけるキュレーションとは？業務内容や重要性をわかりやすく解説

1. キュレーションとは？その基本的な意味

「キュレーション」とは、情報を収集・選別・整理し、特定の目的や視点に基づいて再構成することを指します。元々は美術館や博物館で展示物の選択や配置を行うキュレーターの業務を指していました。

今ではインターネットの普及により、大量の情報が溢れる時代となりました。InstagramやTikTokなどのSNSの台頭によって情報の拡散スピードが加速し、必要な情報を見つけるための労力が増大しています。そこで、「キュレーション」は、新たな意味を持つようになりました。

ユーザーが求める有益な情報に短時間でアクセスできるよう、多様なテーマに沿って情報を整理する「キュレーションメディア」「キュレーションサイト」の需要が高まり、グルメ・ファッション・美容など幅広い分野で活用されています。

2. AI時代におけるキュレーションの重要性

近年、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の進化により、膨大なデータを活用した高度な自動化が進んでいます。しかし、AIが高精度な結果を出すためには、「どのようなデータを学習させるか」が極めて重要です。ここで「キュレーション」の役割が求められます。

AIは、与えられたデータをもとに学習し、出力を生成します。しかし、無秩序に集められたデータをそのまま投入すると、誤情報・バイアス・ノイズが含まれる可能性があります。例えば、偏った情報が学習されると、AIが誤った判断を下したり、不適切な表現を生成したりするリスクが高まります。

キュレーションを行うことで、信頼性の高い情報を選別し、データの一貫性や正確性を確保することで、AIの品質向上に貢献できます。

3. 生成AI/LLMモデル構築でのキュレーション業務

生成AIやLLMの開発において、キュレーションはデータの品質を左右する重要なプロセスです。モデルの精度や信頼性は、どのようなデータを学習させるかに大きく依存するため、適切なデータを収集し、整理・選別するプロセスが不可欠です。ここでは、LLMモデル構築におけるキュレーション業務の具体的な内容と、アノテーションとの違いについて解説します。

3-1. 生成AI/LLMモデル構築において必要なキュレーション業務

LLMの開発では、大量のテキストデータを学習させることで、自然な文章生成や高度な推論能力を実現します。しかし、単に大量のデータを集めるだけでは不十分であり、ノイズの除去や品質管理が不可欠です。そこで、キュレーション業務は以下のようなプロセスを含みます。

①データ収集
・AIに適した学習データを収集する作業。
・Web、書籍、論文、企業データ、FAQなど、多様な情報源からデータを取得。
・権利関係（著作権・ライセンス）を考慮したデータ収集が重要。

②データ前処理（プリプロセッシング）
・AIが適切に学習できるように、フォーマットを統一し、不要な要素を削除する。
例：HTMLタグや特殊文字の除去、改行やスペースの正規化、不要なメタデータの削除

③データフィルタリング（選別）
・学習に適したデータのみを選び、質の低いデータやバイアスのあるデータを除外。
例：誤情報やスパムデータの排除、重複データの削除、AIが適切に学習できない短文・ノイズデータの除去

④データクレンジング（品質向上）
・誤字脱字の修正や、不自然な文章を修正する作業。
・特定の業界用語や専門用語の統一を行い、一貫性のあるデータを整備。
例：「AI」「人工知能」「機械学習」を統一する、「株式会社」と「(株)」の表記を統一する

このように、データ収集からフィルタリング、クレンジングに至るまでの一連のプロセスを適切に行うことで、LLMの学習品質が大きく向上します。

3-2. アノテーションとの違い – データ精査 vs. データのラベル付け

キュレーションとアノテーションはしばしば混同されますが、両者には明確な違いがあります。

項目	キュレーション	アノテーション
目的	データの選別・整理	データにラベルを付与
作業内容	不要データの除去、整形、品質向上	特定の意味付けを行う（タグ付け、分類）
例	– 不適切なテキストを除外する – ノイズデータを削除する	– 文章に感情タグを付与する – 画像に「犬」「猫」などのラベルを付ける
適用範囲	LLMの学習データ全体の品質管理	特定のタスク向けデータ作成（分類・翻訳・対話AI用など）

特にLLM開発では、まずキュレーションによって適切な学習データを選別・整理し、その後、必要に応じてアノテーションを施すという流れになります。

このように、キュレーションはAIが学習するデータの土台を整える作業であり、アノテーションはデータに追加情報を付与してタスクを明確にする作業という違いがあります。

4. 生成AI/LLMモデル構築におけるキュレーション業務のポイントと課題

キュレーション業務はLLMモデルの出力精度や信頼性が大きく向上することが分かったと思いますが、キュレーション業務にはさまざまな課題があり、効率よく実施するには戦略的なアプローチが必要です。ここでは、その際に留意すべきポイント、そして自社で運用する際の課題について解説します。

4-1. キュレーション業務で注意すべきポイント

キュレーションを行う際には、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。

①自動化 vs. 人の手による選別
自動化の利点： 大量のデータを短時間で処理可能
人の手による選別の利点： 文脈の理解やニュアンスの判断が可能
自動ツールを活用すれば、大量のデータを迅速にフィルタリングできますが、完全に任せると誤ったデータが残るリスクがあります。一方、人の手によるキュレーションは精度が高いものの、大規模データには対応しづらいという課題があります。最適な方法は、機械による一次選別 + 人による最終確認のハイブリッド型の運用です。

②バイアスの管理
偏ったデータが学習されると、モデルの出力も偏る
意図せず差別的・不適切な表現が学習されるリスクがある
たとえば、特定の国や文化に偏ったデータを学習させると、多様性のない回答を生成してしまう可能性があります。そのため、キュレーションの段階で、データのバランスを意識し、公平性のある情報を確保することが重要です。

③スケールの難しさ（大規模データの扱い）
数百万〜数億件のデータをキュレーションするのは容易ではない
スケーラブルなデータ処理パイプラインの構築が必要
高品質なデータを維持しながら、大量のデータを管理するには、自動化ツールや分散処理技術を活用することが求められます。また、品質チェックのためのサンプリング手法も有効です。

4-2. 自社でキュレーション業務を行う場合の課題

キュレーション業務を自社で内製化することも可能ですが、いくつかの大きな課題が伴います。

①データボリュームの問題
– 数百万〜数十億件のデータを管理するには膨大なストレージと処理能力が必要
– 収集したデータの中から有益な情報を抽出する作業が膨大
データの増加に伴い、ストレージコストや処理負荷が増大するため、クラウド環境や分散処理フレームワークの活用が求められます。

②リソース不足（人的・技術的コスト）
– 大量のデータを適切に処理できるスキルを持った人材が必要
– 機械学習エンジニアやデータサイエンティストのリソース確保が難しい
特に、データの品質を確保するための専門知識を持つ人材が必要になるため、十分なリソースを確保できない場合は外部に委託するのも一つの選択肢です。

③専門性の不足
– AIに適したデータの特性を理解する必要がある
– 法規制や倫理的な観点（GDPR、CCPAなど）も考慮しなければならない
適切なデータ収集・選別の知識が不足すると、学習データの質が低下し、結果としてモデルの精度も落ちる可能性があります。

データの専門家や外部のプロフェッショナルの力を借りることで、より高品質なキュレーションが実現できます。

5. キュレーションの依頼はヒューマンサイエンスへ

教師データ作成数4,800万件の豊富な実績

ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々な教師データ作成やデータラベリング、データの構造化に対応しています。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理

ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

キュレーション・アノテーションのみならず生成系AI LLMデータセット作成・構造化にも対応

データ整理ためのラベリングや識別系AIのアノテーションのみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、様々なドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備

ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。