人工知能というのは今最も人類が必要としているものであり、とにかく華やかなイメージが付きまとっています。また、AIに対する万能感というのも強いため、とにかくAIが人間に変わって何から何までやってくれるといった偏見が定着しています。大量の情報を分析解析するとともに情報処理をスピーディーに行うことが出来るAIの存在に対する人間の期待感というのはとても大きな物となって膨れ上がっているのが実情です。ただ、現実的に行ってAIがはじめから夢のように大量の情報解析並びに情報処理を実行することができないというのが実情です。実際にAIに仕事をしてもらうために必要なのが教師データの存在です。人間が小学校から教師に教わりながら学習することと同じく、AIも教師データを元に学習をしていくことが必要になります。AIはビジネスの場面で用いられることを最終的な目標としているので、大量に情報を与えてそれを処理させればよいというわけではないのです。AIによって使用目的や解決すべき課題というのが企業ごとに異なってくるため、教師データの選別が必要になるのです。人工知能の役割というのは、課題解決のために大量な情報を分析し、その中から必要な情報を選別して人間の仕事の生産性を高めることにあります。ここまで訊くとすべてAIがなんでも勝手にやってくれると誤解する人が多いのですが、現実はそうではありません。AIがディープラーニングを実施するためには、結局人の手によりタグ付けを行ったりすることが求められるのです。日本語での処理の場合は、日本人により教師データのタグ付けをおこな必要があることから、結局人の手による介入が不可欠であることがわかります。このような作業は一般的にアノテーションと呼ばれており、社内で実行することも可能であり、また外部に委託することも出来るため、そうした細かい判断が人の手でなされているのが人工知能の実情でもあるのです。