田中専務
拓海さん、最近うちの若手から「データにラベルが足りないからAIが使えない」と言われましてね。具体的に何が問題なんでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！多くのAIは学習に大量の「正解ラベル」を要するんです。ラベルを全部そろえるには時間と人手が大量に必要で、そこがボトルネックになっているんです。
田中専務
なるほど、全部手作業でラベル付けするのはコストがかかると。で、どうやってそれを少なくして精度を保つんですか。
AIメンター拓海
ここで役立つのがActive Learning（AL）アクティブラーニングです。要は賢くラベルを選んで人手を最小化する考え方で、要点は三つ。まず有益なデータだけ選ぶこと、次にそれをグラフ表現にしてまとめること、最後に少ないラベルでも学習できるようにすることです。
田中専務
うちで言えば、ソースコードのどの部分にラベルを付ければ実行時間予測に効くかを
