アノテーションの品質
アノテーション（学習データへの正解の付与）の品質を保つための取り組みとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
作業者ごとに、自分の判断で自由に基準を決めてもらう。
- B
作業の速さだけを評価し、内容は確かめない。
- C
判断の基準をまとめた手引き（ガイドライン）を用意し、同じデータを複数の人に付けてもらって一致する度合いを確かめる。
- D
一度付けた正解は、誤りが見つかっても直さない。
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正解：C
アノテーションの品質は、ガイドラインの用意や、複数の人の一致度の確認で保つ。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ガイドライン | 判断の基準を文書にして、ばらつきを減らす |
| 複数人での付与 | 同じデータに複数人がラベルを付け、一致率（κ係数など）で品質を測る |
| レビュー | 抜き取りで確認し、間違いやすい例を共有する |
| ラベルノイズ | ラベルの間違いが多いと、学習も評価も正しくできなくなる |
- A
誤り。基準がばらばらだと、正解の付け方が一貫せず、モデルの精度が下がる。
- B
誤り。速さだけでなく、正確さの確認が必要。
- C
正しい。判断が分かれたデータは、基準を見直すきっかけにもなる。
- D
誤り。誤りは直す必要がある。
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