人工知能のコンピューターを使用した機械学習の分野において、教師データは大きな役割を持っています。繰り返し処理を行い目標となる結果に近づけることを「学習」と呼びますが、機械学習とは、一定のデータを持つコンピューターの人工知能に学習させて人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするもので、教師データには「教師あり学習」と「教師なし学習」、「強化学習」の３種類があります。教師あり学習はあらかじめ例題と回答を与えておき、この解決方法に自らを導くようにコンピューターが一定の回答パターンを見つけることによって、類似した問題に対しても判断できるようにする方法です。教師なし学習は教師あり学習と大きく異なり、学習対象のデータはあるものの、それが何かという回答が与えられていないため、コンピューター自身にどうにかして何らかの法則や構造を見出させる方法のことを指します。強化学習とは、これらの機械学習の手法の中で現在最も注目されているもので、教師あり学習と似ていますが教師による回答は提示されておらず、行動の選択肢と報酬が与えられます。強化学習は自らの選択によって報酬が最も多く得られるように学習することが目的のディープラーニングで、人間の思考に一番近い学習方法です。現在、強化学習は囲碁や将棋を行うコンピューターとして一定の成果を上げることに成功しました。このように機械学習は近未来に必須な訓練であり、人工知能のビジネス活用に対する期待と関心も高まっているものの現実にはまだそのレベルには達しておらず、目標設定とそれに対する分析、結果を導くための判断を得るための教師データが必要となっています。現在のところ機械学習のためのデータは手作業で入力していることが多くなっていますが、この教師データをどのように作るかが機械学習の大きなポイントとなっており、それを作成代行する会社も徐々に増加しています。人工知能のシステム開発は従来の業務アプリケーションよりも大幅にブラッシュアップされたものでなければなりません。大量に質の良いデータが必要となるために、作成代行を行う会社も更に増加していくと考えられています。