教師データは、人工知能として学習の面で活躍が期待されているものです。コンピューターをはじめロボットなどの機械を用いて実施される機械学習と呼ばれるものが存在していますが、その中でも教師あり学習において応用することが見込まれている人工知能です。ネットワークの中でも中立的な位置づけがされている人工知能を活用して、例題とそれに対応する答えがデータとして学習に組み込まれています。概念や行動などのいろいろなことを自動的に実施していくシステムです。現在研究が活発に行われている分野であり、将来教育現場において有効活用することができると考えられています。パラメータを上手く調節するということを除外して、教師が自らの手で直接学習をサポートしていくという手法にはかないません。学習方法には教師が問題に関する正誤を判断して正しく指導をしていくという方法と、教師を必要とせずに機械が人工知能を頼りにして教えていく方法があります。機械学習を使って教師あり学習を実施する場合は、タグ付けやラベリングを行うことが重要です。 人工知能が学習という面で非常に注目を集めていますが、それだけではなくアノテーションと呼ばれるものも必要になってくると考えられています。アノテーションを用いて機械学習をしっかりと解析していくことで、データに意味づけられている過程を知ることが可能です。データをもとにしてそこから得られる様々な情報を、明確に学習する機械に伝達することができるようになります。これはデータに対して命を吹き込むというニュアンスです。アノテーションが正確に行われていないと、学習だけに留まらず評価などにも大きな影響を与えてしまう恐れがあるので注意が必要です。アノテーションを取り入れることでデータ作成を効率よく進めていくというだけではなく、障がい者と一緒になって励んでいき就労の手助けとなることもあります。 教師不足が深刻化している日本では、何とかして学習をサポートすることができるシステムを確立していく必要があります。教師データはそのような場面で活躍が期待されている人工知能です。