AIビジネスを始めるためには、まず情報科学、計算機環境、ビッグデータについて学ぶ必要があります。その上で、データ収集とアルゴリズム作成に乗り出します。AIには必ず教師データが必要ですから、人間がデータを授けることから始まります。そしてそのデータを計算するための基軸であるアルゴリズムも、基本的には人間が用意します。しかし1度与えれば、後は任せきりというわけにはいきません。最初から完璧なアルゴリズムを作成することなどできませんから、試行錯誤が欠かせないのです。教師データはAIにとって言わば解答ですから、少しでも間違っていればAIは機能しません。とにかく慎重を期してデータ収集します。ある程度データが揃ったら、それを整形します。この工程はクレンジングと呼ばれています。繰り返しますが、教師データに誤りがあってはいけません。また、「汚い」データもAIの大敵です。「汚い」とは、具体的には欠損値やノイズのあるデータを意味します。綺麗なデータを作成するためには専門知識と経験が必要ですから、多くの企業ではアウトソースしています。データの整形が終われば、今度はアルゴリズムを作成します。この過程が試行錯誤そのものです。適当なアルゴリズムで実験を行い、その結果如何でパラメーターを変え続けます。少しずつ誤差が小さくなりますから、時間を掛ければ最適なアルゴリズムに辿り着きます。最後はそのアルゴリズムを基にプロトタイプを開発するのです。