AIが学習するためには教師データが必要とされており、こうした教師データを作成するのがアノテーションといわれる加工処理作業になるのです。このような加工処理を経てAIが本来期待される役割を果たすことができるようになるといえます。 タクシー会社でそれぞれのタクシー車両からドライブレコーダーの映像のデータを収集する場合などに、道路にできているヒビ割れをセグメンテーションすることでして、一定以上のヒビ割れに対して検知できるといったことがAIを用いることで可能となるといえます。そうしたモデルは道路点検業務をオートメーション化させることができるといったメリットがあるのです。さらに、パーキングの混み具合なども検知可能なモデルを開発することによって、パーキングの混み具合などの情報をアプリを経由してデータを乗せるということなども可能です。 AIを活用するために、活用が期待できる事柄があれば、そのデータの有無を確認してアノテーションを行ってモデル貸します。基本的にAIが最も活躍するといわれているのは自動的なデータ作成や継続的・瞬間的、同時並列的にデータを作成できるといわれている事柄なのです。こうしたデータをアノテ―ションすることで、AIを実用的なシーンで用いることができ、よりよい生産活動ができるといえます。 しかし同時に、こうした恩恵が大きい分野でこうしたアノテ―ションを行っていくためには、属人性の高い判断業務を行っていく必要があり、こうした業務には熟練が必要といわれているのです。つまりAIを作動させるための人の手が不可欠であり、日本語を用いたタグ付けなどが必要ということなのです。 そこで、熟練者の判断プロセスや判断結果を蓄積することでモデル作成を行い、同時並列的にスケールさせて新しいビジネスに導入するといった試みなどが実施されていくといえます。こうした点で、人間は作業をおおなうのではなくデータを作っているということなのです。