生成AIは通常、大量の学習データからパターンや構造を学習して、新しいデータを生成することが目的です。

学習データは、生成AIが対象とするタスクやドメインに関連する多様で代表的なデータである必要があります。モデルが十分なバリエーションを学習することで、様々な入力に対して適切に応答できるようになるからです。

また、学習データはバイアスに注意して作成する必要があります。特定のグループや属性に偏ったデータが含まれている場合はモデルもその影響を受けてしまうので、バイアスの影響を最小限に抑え、公平性を確保したデータを用いなければいけません。