XML

XML（eXtensible Markup Language）は、人間が読め、かつ機械が読めるフォーマットで文書をエンコードするための、汎用的で広く使われているマークアップ言語である。ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム（W3C）によって開発され、その主な目的はデータの保存と転送であり、表示ではない。HTMLのような他のマークアップ言語とは異なり、XMLではユーザーが独自のタグを定義できるため、自己記述的なデータ構造を作成するのに非常に柔軟である。この拡張性により、機械学習（ML）やその他のデータ集約的な分野において、異なるシステムやプラットフォーム間でのデータ交換のための基礎技術となっている。

AIと機械学習におけるXML

人工知能（AI）とコンピュータビジョン（CV）の文脈では、XMLはデータ表現と構成において重要な役割を果たしている。その構造化された階層フォーマットは、高度なモデルの学習に必要な複雑なアノテーションを定義するのに理想的です。最近のアプリケーションでは軽量なフォーマットが好まれることが多いが、XMLスキーマ定義（XSD）のようなスキーマによって強制されることが多いXMLの堅牢性と厳格な検証機能は、特定の標準ベースのタスクに不可欠である。主な用途としては、データ注釈、モデル構成、および異なるプラットフォーム間でのモデル展開を可能にする予測モデル・マークアップ言語（PMML）のようなモデル交換形式があります。

AI/MLにおけるXMLの実世界応用

XMLの構造化された性質は、標準化されたデータセットやメタデータを作成するための信頼できる選択肢となる。代表的な例として、以下の2つが挙げられる：

1. PASCAL Visual Object Classes（VOC）データセット：この有力な物体検出データセットは、YOLOv8や YOLO11のようなモデルのベンチマークに広く利用されており、XMLファイルを注釈に利用している。各XMLファイルは画像に対応し、画像ソース、サイズ、クラスラベル（例：'車'、'人'）とバウンディングボックス座標を含む各注釈付きオブジェクトの詳細に関する情報が含まれています。詳細はPASCAL VOCの公式ウェブサイトをご覧ください。また、VOCデータセットのドキュメントでは、Ultralyticsモデルでの使用方法をご覧いただけます。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、カスタムモデルをトレーニングするためのこのようなデータセットの管理に役立ちます。
2. 医用画像メタデータ（DICOM）： DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）標準は、医療画像の保存と伝送のために医療現場で広く使われている。DICOM自体はバイナリ形式ですが、患者情報、撮影パラメータ、診断所見など、画像に関連する広範なメタデータを表現するためにXMLが一般的に使用されています。この構造化されたメタデータは、医療画像解析のタスクに不可欠であり、研究者や臨床医がデータセットをフィルタリングし、診断AIモデルを訓練し、AIヘルスケアアプリケーションのトレーサビリティを確保することを可能にする。

XMLと他のフォーマット

XMLは強力ですが、他のデータ・シリアライゼーション・フォーマットとの比較を理解することが重要です：

• JSON（JavaScript Object Notation）：JSONは、その軽量な構文と解析のしやすさから、ウェブアプリケーションやAPIにおいてXMLに取って代わる存在となっている。JSONは閉じタグを使用しないため、XMLよりも冗長ではない。XMLは構造化されたドキュメントに適していますが、JSONは最新のシステムでのデータ交換に適しています。
• YAML (YAML Ain't Markup Language)：YAMLは人間の読みやすさを優先し、インデントを使用してデータ構造を表現するため、UltralyticsのYOLOモデル設定を含め、AI/MLプロジェクトの設定ファイルによく使用される。XMLはより冗長ですが、タグベースの構造であるため、厳密なバリデーションが必要な複雑でネストされたデータに対して、より明確な表現が可能です。

まとめると、必ずしも最も簡潔なフォーマットではないが、XMLの構造化された性質、拡張性、強固な検証機能は、AIとMLの特定の分野、特にデータ注釈、モデル交換フォーマット、企業データ統合において、XMLの継続的な役割を保証する。