教師データは、近年教育の現場で活躍することが見込まれている人工知能の一つです。コンピューターやロボットをはじめとする機械を利用して行われる機械学習の中でも教師ありの学習で利用されています。中立的な位置にあるネットワークにおいて人工知能を使って例題とそれについての答えがデータ化されています。行動や概念といった様々なものが自動的に行われていくという仕組みです。未来において十分に活躍できるものとして日々研究が進められている分野となっており、いろいろな場面で最適なやり方が開発されている途中となっています。パラメータを調整するといったことを除外すれば、直接日本人が自分の頭を使って教えていく方法に勝るということはありません。教師自らが問題に対する正誤を指導していくやり方と、教師が教えるのではなく機械がデータ化されているものを活用して教えていくやり方があります。教師あり学習を機械学習を用いて行っていく際は、ラベリングやタグ付けを実施することが大事です。 機械学習の中の一つがディープラーニングと呼ばれるものであり、これは人間のようなものとして対象となる相手と向き合っていくという特徴があります。人工知能が結論に至るまでにどのようにしてその答えを導き出したのかということが分からなくなっています。 近年の日本は教師の数が以前と比べて減少しているという深刻な問題を抱えています。高品質な学習を実施していくということに加えて、その他にも仕事がたくさんあるため全てをこなしていくということは大きな負担です。教師の人数が少なくなってしまうと十分な教育を受けさせることが困難になって教育現場が停滞してしまいます。臨時職員をとって育休や病欠となった教師の補充をしたり、教頭の傍ら自らがクラスを持って授業をするという様々な対策が行われていますが、それでも数が不足しているという現状は変わりません。そのような危機的状況の中で、高品質で効率的な教師データが求められています。