Data-centric AI（DCAI，モデル中心のAI）とは，Andrew Ng氏が2021年に提唱した，モデルよりもデータに主眼を置くというAI開発のアプローチである1．従来のAI開発では，モデルの改善に重点が置かれる．これに対し，DCAIでは，データの改善に焦点を置いている．データの改善を重要とする根拠には，ノイズの少ない高品質なスモールデータの方が，ノイズの多いビッグデータよりも，学習した結果，高い性能が得られる場合があることが示されている．Data-centric AIに対して，従来のモデルを改善するアプローチはModel-centric AIと呼ばれる．具体的に，DCAIにおけるデータの改善では，誤ったラベルの修正，エッジケースを表現するデータ例の追加，データ拡張の適用などによりデータを品質を高める．