映像中の複数の移動物体に対するアノテーションを効率的に行うため，物体検出器の反復的自己学習により得られる疑似矩形ラベルを活用したインタラクティブなアノテーション方式を提案した．提案方式では，矩形ラベル生成において検出対象の見逃しを低く抑えながら，反復的自己学習により対象の外観の変化に頑健な物体検出器を構築した．また，インタラクティブな追跡により低品質の追跡結果を補正することでアノテーション精度を改善するとともに，対象物体に矩形を描画する既存ツールのアノテーションコストを削減することに成功した．実際，標準的なベンチマークや家畜の映像監視データを用いた検証を通じ，提案方式の高い実用性を確認した．