ビジネスの現場は大きく変革が進んでいて、そのひとつにあるのがディープラーニングの世界です。学習データの作成になるのですが、高品質を求めることが必要となりますので、データ数をたくさん使います。 データを扱うときに画像などを対象としてラベルをつけることが教師データにする作業です。これがアノテーションとなりますが、そのままではデータをディープラーニングで使用できません。ディープラーニングで使える形に変える必要があるので、例えば「メロン」の画像であればメロンのラベルをつけていきます。反対に「スイカ」の画像であればスイカのラベルをつけることによって、学習をしていくことができます。 人の手によって日本語などの単語や、必要な情報を入力することはAIなどのコンピュータの性能を高めることができます。しかし、この情報が間違っていた場合には、そのまま処理されてしまうので正しい判断ができなくなる可能性も否定できません。 これからの時代はAIの導入を切っても切り離すことができない技術となる一方で、それを扱う側のデータ情報は正確性を求められます。あくまでも機械学習プロジェクトは教師データがあってこそ、次の発展性を求めることが可能です。 正確な情報を求めることは、たくさんのデータがなくてはいけないので、正しいアノテーションは必須なことになります。 気長で地味な作業になることから、人の手でも間違いがないように注意をしていくことで機能し始めます。そして膨大な教師データが入力されることによって、加速的にビジネスでは正確なデータが出てきて活かされる情報がわかってきます。最初は小さな一歩ですが、データが入ることで優秀な人間が出来上がっていくようになることがAIビジネスの可能性と発展の楽しみなところです。プログラミングによって作られる過程は一緒ですが、本質的なレベルが上がっていく育っていく感覚は今までに無い革新的なことになります。