機械学習で人工知能（AI）エンジンの精度を上げるには、質の良い学習データが不可欠だ。質の悪い学習データでは、AIエンジンの不適切な判断を招くリスクがある。事例を基に、学習データの作成方法を考える。
人工知能（AI）エンジンの機械学習に利用する学習データ（教師データとも）は、「量」が重要だと考えられてきた。その考え方自体は今でも通用するが、状況は変わりつつある。AIエンジンが誤った判断を下すことが問題になり、判断結果を左右する学習データの「質」がより重視されつつある。
質の高い学習データを用意するには、収集したデータから“ゴミ”となる不要なデータを排除し、AIエンジンの用途に合わせてデータを分類する必要がある。こうしたデータクリーニングの過程には、従来データサイエンティストを必要としていたが、自動化ツールも登場している。
本資料では、AI技術の活用を積極的に進めるFacebookやIBMをはじめ、各企業が学習用データを用意するために実践している手法を紹介する。
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