肝はトレーニングデータにありアメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にＡＩ（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、ｅコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。このようにＡＩに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。