人工知能で知られるAIの分野では、教師データと呼ばれる情報に大きな意味や価値があります。 教師データは機械学習の1つ、教師あり学習において必要不可欠な要素です。 機械学習ではデータを入力して人工知能に覚えさせますが、それをどのように解釈するかがポイントとなります。 教師なし学習だと、解釈は人工知能に委ねられますから、結果が求めるようなものにならないのが普通です。 学習を積み重ねていけば、教師なしでも一定の成果は望めますが、効率を考慮するととても時間が掛かる上に不確実だといえます。 人工知能で主流の教師あり学習では、入力データという出題内容と一緒に、学習に役立つ助言の情報が与えられます。 アノテーションというデータ作成作業によって、単なるデータが人工知能にも理解しやすく、正解が分かる価値あるデータに変わります。 アノテーションは情報の付与を指す言葉で、機械学習の際に人工知能が参照するものです。 一般的には人が手作業で入力を行い、ラベリングをしてから人工知能にデータを与えます。 アノテーションで何処まで情報を付与するかは、人工知能に学習させたい内容によりますが、大抵の場合は抽象的で簡単な内容です。 写真に内容を簡潔にラベリングするだけですから、人の顔や建物に赤いリンゴなど、子供でもできる作業に留まります。 その為、作業自体は難易度が低く、どちらかといえば単純作業に分類されます。 例えば、体に不自由を抱える障がい者や、知能に遅れが見られる人であっても、データ作成が行える可能性があるというわけです。 障がい者に役立つとの見方もありますから、アノテーションによるデータ作成は可能性を秘めています。 画期的な学習方法でも登場しない限り、教師あり学習の重要性は依然として高いままですし、データ作成の必要性も変わらないでしょう。 人工知能は雇用を奪うと考えられていますが、新たな雇用を生み出す可能性が見えているので、そういう意味で教師データの重要性は人間にとっても大きいです。