labelmeとは？初心者向けに使い方と特徴を解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

labelmeとは？初心者向けガイド

labelme はオープンソースの画像アノテーションツールです。画像の中の物体や領域を指で囲んでラベルを付けることで、機械学習モデルの学習データを作る際の基礎になります。直感的な GUI があり、コーディングの経験が少ない人でも使いやすいのが特徴です。

このツールを使うと、物体検出やセグメンテーションのタスクに必要な「どこに何があるのか」という情報を画像ごとに記録できます。出力は主に JSON 形式で、モデルに渡すデータとしてそのまま利用できることが多いです。

labelmeの主な用途

機械学習のデータセットを作るとき、写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）の中の車や人、建物などを四角形のポリゴンや点の集合でマークします。これにより、プログラムは画像を見て同じ物を検出したり、領域を分けたりする学習ができます。

教育用のデータ作成や研究、趣味のプロジェクトにも使われ、オープンデータと組み合わせて学習の足場を作るのに便利です。

インストールと準備

labelme を使うには Python と pip が使える環境が必要です。コマンドは次のようになります。

pip install labelme を実行してツールをインストールし、python -m labelme で GUI を起動します。初回起動時にはデータの保存先を選ぶ画面が出ます。保存場所を決めておくと、後で多数の画像を追加しても整理しやすくなります。

基本的なワークフロー

作業は以下の順序で進めると分かりやすいです。

1) 画像を読み込む

2) ラベルを作成する形状を選ぶ（矩形、多角形、点など）

3) 画像内の対象物に名前を付ける

4) 形状のカラーや線の太さを調整する

5) ラベル付けが完了したら保存する

複数の画像を同じ手順で繰り返すと、大きなデータセットが作れます。データは JSON 形式で保存され、その中には shapes（形状の座標）、label（ラベル名）、imagePath や imageData などの情報が含まれます。

出力形式と活用

labelme が出力する代表的なデータは JSON ファイルです。JSON は人間にも機械にも読みやすいデータ形式で、機械学習フレームワークにそのまま渡せることが多い点が魅力です。多くのツールでこの JSON データを読み込み、後でモデルのトレーニング用に画像とラベルを組み合わせます。

他のツールと組み合わせる場合、画像ファイルと JSON ファイルを同じフォルダに置くか、相対パスで参照します。出力形式を事前に確認しておくと、後のデータ前処理がスムーズです。

メリットとデメリット

メリット オープンソースで無料、GUI が分かりやすく初心者にも使いやすい、Python ベースなので拡張がしやすい点が挙げられます。

デメリット 大規模なデータセットになると手動のラベリングは時間がかかり、時には自動アノテーションと組み合わせる必要があります。また、最新の機能が他の商用ツールほど頻繁に更新されないこともあります。

活用のコツ

小さなデータセットから始め、ラベルの命名規則を決めておくと管理が楽になります。画像と同じフォルダに JSON を保存し、バックアップを取る習慣をつけましょう。命名規則の例としては、画像名_ラベル名.json のようにするのが分かりやすいです。

表で見る基本情報

項目	出力形式
対応タスク	物体検出・セマンティックセグメンテーション・ラベリング
利点	無料・オープンソース・GUI が簡単
注意点	大規模データは手作業が多くなる

よくある質問

Windows でも動作しますかという質問がありますが、基本的には Python 環境があれば Windows でも動作します。仮想環境を作ってインストールする方法も有効です。別のツールと比べて学習コストが低い点が魅力ですが、商用の高度なアノテーション機能を求める場合は別のツールを検討するのも良いです。

まとめ

labelme は初心者にも使いやすい画像アノテーションツールとして、多くの学習データ作成の第一歩になります。インストール方法もシンプルで、基本的なワークフローを覚えればすぐに使い始められます。機械学習を学ぶ人にとって、データを丁寧に作成する技術はとても大切です。

labelmeの同意語

labelme: オープンソースの画像アノテーションツール。画像に境界ボックス・ポリゴン・マスクなどのラベルを付け、機械学習用データセットを作成するために使います。
画像アノテーションツール: 画像データにラベルや説明を追加するためのソフトウェア。機械学習のデータ作成に広く利用されます。
アノテーションツール: データに注釈（ラベル・説明・境界など）を付けるためのツール全般。画像だけでなく動画やテキストにも対応します。
ラベリングツール: データを種類別に識別するためのラベルを付ける作業を行うツール。
ラベル付けツール: データにラベルを付ける作業を行うソフトウェア。用途は上記と同様です。
注釈ツール: データへ注釈を追加するソフトウェア。研究データや機械学習用データセット作成に使われます。
アノテーションソフト: データに注釈を付けるためのソフトウェア。画像・動画・テキストなど多様なデータに対応します。
画像ラベリングソフト: 画像データを対象にラベル付けを行うソフトウェア。初心者にも使いやすいインターフェースのものが多いです。
物体検出用アノテーションツール: 物体検出モデルの学習用データを作るためのアノテーションツール。バウンディングボックスの作成が中心です。
セマンティックセグメンテーション用ツール: 画像の各ピクセルにラベルを割り当てる、セマンティックセグメンテーション向けのツールです。

labelmeの対義語・反対語

未ラベル化: 画像データに対してラベル（注釈）をまだ付けていない状態。LabelMeの主な用途であるラベリング作業の対極で、データが未整理のままです。
ラベルなし: データセットにラベル情報が一切含まれていない状態。ラベル付けを施さない方針やデータを指します。
アノテーションなし: 境界ボックスやカテゴリの注釈が施されていない状態。人手による注釈作業を行わないケース。
ラベル不要: データ活用の方針としてラベル付けを必要としない、あるいは後回しにすることを意味します。
自動認識のみ: 人の手によるラベリングを行わず、画像の内容を自動的に認識・分類するだけの運用。
手動ラベリング不要: ラベリングを手作業で行わず、全て自動化・別手法に任せる前提。
ラベル済みデータセット: すでにラベルが付与されたデータセット。新たな注釈作業を必要とせず、学習用に用いられることが多い状態。
既存ラベルありデータ: 事前に人手でラベルが付けられているデータ。新規のラベリングを行わず、既存のラベルを活用します。

labelmeの共起語

画像アノテーション: 画像データに対して物体や領域のラベルを付ける作業。機械学習用のデータセットを作る基本です。
ラベル付け: 対象にカテゴリ名や属性を割り当てる作業。データ品質の要になる工程です。
アノテーションツール: ラベルを付けるためのソフトウェア。LabelMe は GUI 付きの代表的なオープンソースツールです。
ポリゴン: 多角形の形状で境界を正確に表現する注釈。複雑な形状を細かく描けます。
矩形（バウンディングボックス）: 物体を囲む長方形。検出タスクで最も一般的に使われる形状です。
線: 直線の注釈。道路の車線や境界線などを表すのに使います。
点: ポイントの注釈。ランドマークや特徴点の記録に使われます。
円: 円形の注釈。対象物が円形の場合に便利です。
マスク: 対象領域をピクセル単位で表す情報。セグメンテーションで使われます。
セマンティックセグメンテーション: 画像の画素ごとにカテゴリを割り当てるタスク。背景と前景を区別します。
インスタンスセグメンテーション: 同じカテゴリ内の個体を区別して境界を描くタスク。個体識別が重要です。
物体検出: 画像内の物体を検出し、クラス名と位置情報を付与する作業。一般に bbox が用いられます。
JSON形式: LabelMe の注釈ファイルは JSON 形式で保存され、後から読み込みや変換が容易です。
COCO形式: 研究や実装でよく使われる共通データセットフォーマット。LabelMe からの変換で対応します。
Pascal VOC形式: もう一つの標準的なデータセットフォーマット。XML で情報を管理します。
labelme: Python 製のオープンソース画像アノテーションツール。GUI で直感的にラベル付けが可能です。
shapes: 注釈データの形状情報を格納する配列。LabelMe の JSON では shapes に各形状が格納されます。
Python/Pythonパッケージ: LabelMe は Python パッケージとして提供され、pip で手軽に導入できます。
GUI / グラフィカルユーザーインターフェース: 画面上で操作しながらラベルを付ける、使いやすさの要点です。
LabelImg: LabelMe の他にも広く使われるラベリングツール。用途や好みによって使い分けられます。

labelmeの関連用語

LabelMe: MITが公開したオープンソースの画像アノテーションツール。GUIで画像へラベルを付け、形状を指定して注釈を作成します。
アノテーションツール: 機械学習用データセットを作成するために画像や動画へラベルを付けるソフトウェアの総称です。
画像ラベリング: 画像データに物体や領域の識別子を付与してデータセットを作成する作業を指します。
ポリゴン注釈: 物体の輪郭を多角形で描く注釈形式。自由な境界を正確に表現できます。
バウンディングボックス: 物体を矩形で囲む注釈形式。検出タスクで最も一般的な表現です。
セマンティックセグメンテーション: クラスごとにピクセル単位で領域を分類する注釈方法です。
インスタンスセグメンテーション: 同じクラスの個別の物体を区別して注釈する方法です。
シェイプタイプ: 注釈の形状種別。polygon、rectangle、circle、line、point などがあります。
polygon: 多角形で領域を囲む注釈。複雑な境界を表現できます。
rectangle: 矩形で領域を囲む注釈。バウンディングボックスとしても使われます。
circle: 円形の注釈。
line: 直線状の注釈。長さや境界を表すのに適します。
point: 点の注釈。特徴点やランドマークを示します。
label: その注釈が所属するクラス名（例: person, car, stop sign）。
points: シェイプの座標配列。通常は [x, y] のペアで表します。
imagePath: 対象画像の相対パス。JSONと画像を対応づける情報です。
imageData: 画像データをBase64で埋め込む場合の文字列。省略されることも多いです。
imageHeight: 画像の高さ（ピクセル単位）。
imageWidth: 画像の幅（ピクセル単位）。
shapes: 注釈の集合体。各要素は label、points、shape_type などを含みます。
shape_type: shapes内の形状の種類。polygon・rectangle・circle・line・point のいずれかです。
タグ付け形式の変換: LabelMeデータをCOCOやVOCなど他形式へ変換する作業・ツールです。
COCOフォーマット: 物体検出・セグメンテーションで広く使われる標準フォーマット。LabelMeデータを変換可能です。
Pascal VOCフォーマット: 古くから使われるアノテーション形式。バウンディングボックスとクラス情報を含みます。
VGG Image Annotator (VIA): 別のWebベースのアノテーションツール。LabelMeと同様に使われます。
CVAT: Intelが提供するWebベースの大規模アノテーションツール。チームでの作業に向いています。
データラベリング: 機械学習用データのラベル付け作業全般を指します。
アノテーションガイドライン: ラベルの定義・境界の取り扱い・品質を一定化するルール集です。
品質管理: ラベルの正確性と一貫性を保つための検証・監査・再アノテーションなどのプロセスです。
ラベリングパイプライン: データ収集から前処理、アノテーション、品質チェック、データセット作成までの一連の流れです。
データセット: アノテーション済みの画像と対応するラベル情報の集合体です。
エクスポート・連携: LabelMeデータを他形式へ書き出したり、他ツールへ取り込んだりする機能です。
Pythonライブラリ / CLI: LabelMeはPythonで動作します。pip install labelme などで導入して使用します。
タグカラー/ラベル色: 視認性を高めるため、クラスごとに表示色を割り当てることが一般的です。
メタデータ: 注釈ファイルに付随する作成日・著者・バージョンなどの補足情報です。
JSON形式（LabelMe JSON）: 注釈データをJSONで保存する形式。imagePath、imageData、shapes などの構造を持ちます。
データ整形ツール: アノテーションデータを正規化・検証・整形するツールやスクリプトの総称です。