AI・機械学習向け学習データの作成

訓練データとは、AIモデルや機械学習アルゴリズムが適切な判断を導くことができるように意味付け（ラベリング）されたデータです。訓練データは、学習データや教師データとも呼ばれます。

例えば、自動運転車に使用するモデルを構築するための訓練データには、車、道路標識そして人々を識別するようにラベル付けされた画像や映像が含まれます。カスタマーサービス業向けのチャットボット生成には、「銀行残高はいくら？」というシンプルな疑問を解決に導く、あらゆる質問に関する、文章だけでなく音声のデータも必要となります。

AIモデルやAIプロジェクトの開発において大きな役割を担っているのが訓練データです。「Garbage in Garbage out（ガーベージ・イン、ガーベージ・アウト）」という言葉があります。これは、「無意味なデータからは、意味ある結果は出てこない」という意味の慣用句です。低品質なデータをモデルのトレーニングに用いれば、最高品質のモデル構築への道のりは、遠いものとなるでしょう。

最適なアルゴリズムを使用しても、低品質のデータでトレーニングすることにより、誤った内容を学習してしまいます。思惑通りの結果は出ず、期待に添うような働きをしてくれません。AIモデルやAIプロジェクトにおける成功への道は「どのデータを選ぶか」に左右されるといっても過言ではありません。