教師データは数多くある人工知能の中の一つです。機械学習と呼ばれるコンピューター・ロボットなどの機械を利用したものにおける教師ありの学習で、人工知能を利用して中立的なネットワークの中で、例題やその解答がデータとしてインプットされています。自動的に行動や概念などといった様々なことが導入されています。将来的にみて利用が期待されている分野であり、それぞれの場面に合ったやり方が開発途中です。現代はパラメーターの調整などという特別なものを除くと、日本人が直接人の手によって学習を進めていったほうが良いとされています。教師が人の手で解答が正しいまたは間違っているということをしっかりと学習させていくという教師が担当するものと、教師に頼ることなく勝手に機械が教えていくものが存在します。教師あり学習を機械で実施していくときは、タグ付をすることが必須です。 機械学習と近い位置づけとなっているものがディープラーニングですが、これは人間みたいなものとして相手と対峙していくという異なる性質を有しています。人工知能がどのようなことを思って結論にまで至ったのかということを明確に知ることはできません。機械学習は数字として統計学の観点で結果を導き出していきますが、その過程がよく分からないのがディープラーニングです。 日本は教師の職業に就いている人の数が減少しています。学習をサポートしていくことはもちろんですが、その他にもやらなければいけないことが多いです。教師の数が減少してしまうことで子どもたちにも様々な影響を及ぼしてしまう恐れがあります。状況によっては教頭がクラスを受け持ったり授業を行うという対策もとられていますが、それでも状況の深刻さが増しているということが現状です。臨時職員を採用することで病気や育休による欠員を補う努力がなされていますが、臨時職員になりたいという人の数も減ってきています。そのような深刻な状況の中で、教師データの利用が期待されつつあります。