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これまでのAI研究では、解きたい問題に対するAIの性能を向上させるために、モデルの設計を改善すること... これまでのAI研究では、解きたい問題に対するAIの性能を向上させるために、モデルの設計を改善することに重点が置かれてきたが、最近ではデータの量や品質、信頼性を確保することでAIの性能を向上させる方向性の研究が増えている。そのきっかけの一つは、2021年のAndrew Ng先生の講演「MLOps: From Model-centric to Data-centric AI」の中で、Data-centric AIという概念が提唱されたことである。また同年、AI分野の最高峰の国際学会であるNeurIPSが、新たな研究トラックとしてDatasets and Benchmarks Trackを発足したことも、Data-centric AIの研究が活発化したことに寄与している。このような研究の流れの中で、私自身もData-centricな視点でのAI研究を進めており、NeurIPSのDatasets