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» 2019年01月25日 07時00分 公開

きょうから始めるAI活用:“がっかりAI”はなぜ生まれる? 「作って終わり」のAIプロジェクトが失敗する理由 (1/5)

AI(人工知能)は「作って終わり」ではなく、その後の運用次第で成否が決まると言っても過言ではない。運用時に気を付ける3つのポイントとは。

[小林啓倫,ITmedia]

 「ライバルがAI(人工知能)を使ったサービスを発表したそうだ。ウチはどうするんだ」――本連載では、上司から突然こんなむちゃぶりを受けて困っている人のために、AIプロジェクトの進め方をいちからまとめてきた。

 あなたはAI導入の目標を明確にし必要なデータをそろえPoC(概念実証)を実施して、AIをどう活用すれば本当に役立つのかを把握した所だ。

AI

 あとは本番環境に実装すれば任務完了――と言いたいところだが、残念ながらこれで終わるわけではない。

 採用した新人を現場に配属して「あとはよろしく」で終わる人事担当がいたらどう思うだろうか? AIを開発して終わりと考えるのは、それと同じようなものだ。AIが真に成果を出せるかどうかはその後のフォローで決まると言っても過言ではない。本稿で解説する3つのフォローが実施できるよう、予算とマンパワーを確保しておいてほしい。

連載:きょうから始めるAI活用

上司から突然「ウチでもAIをやるぞ」とむちゃぶりされたものの、どうやって自社でAI(人工知能)を使えばいいか分からない。そんなAI初心者のビジネスパーソン向けに、企業のAI活用や導入のイロハについて分かりやすく解説する連載です(全4回)。

その1:「偏見を持つAI」を作らないために 運用後も「再学習」

 これまでの記事でも述べてきたが、本連載ではAIを「これまで人間のみが実行可能だった作業や、人間には不可能だった作業を、機械がデータに基づいて実行することを可能にする仕組み」と定義している。

 実際に最近のAIアプリケーションは、データを使ってAIを学習させ、目標とする作業をさせるものが多い。そのため連載第2回で解説したように、AI導入プロジェクトでは「適切な質と量のデータを集められるかどうか」が重要になる。

AI データをめぐる問題(筆者作成)

 AIの開発が終わったからといって、この課題が消えてなくなるわけではない。1度学習させた内容が、時間経過や環境の変化などで不適切なものになる可能性があるためだ。

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