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コラム｜AIプロジェクトの始め方［2023.8.4］
昨今、様々なAIツール が登場していますが、いずれのツールも基礎的なAI知識がない方でも使いこなせる魔法のツールのようなレベルには未だ至っていないようです。たとえば、最近流行のChatGPTも、プロンプトの書き方を覚え、正しい質問の手順を踏まないと、質問者が望む回答を得ることはできません。
また、ビジネスにおいてAIツールを活用するためには、上記のような技術的な要素に加えて、AIを導入するために推進するAIプロジェクトの進め方に配慮する必要があります。AIプロジェクトの典型的な障壁には以下のような３つがあります。
- 技術習得が難しい
- 実ビジネスと結びつけることが難しい
- プロジェクト推進の方法がわからない
これら３つの障壁に対して、気を付けるべきポイントはそれぞれ異なります。本コラムでは、これからAIをビジネスに活用しようと検討中の方や、取り組んではみたものの上手く推進できなかった方に向けて、３つめの障壁である“プロジェクト推進の方法がわからない場合”に「気を付けるべきポイント」をデータサイエンティストである私自身の失敗エピソードも交えながらご紹介します。
目次
- 1.プロジェクトのプランニング
- 2.プランニングに必要な２ステップ
- 3.ハード・ソフト面の整備
- 4.ステージ別_展開例のご紹介
１．プロジェクトのプランニング
はじめに、AIプロジェクトの特徴について確認していきましょう。
従来のウォーターフォール型のシステム開発プロジェクトの場合、ゴールまでの制約事項やマイルストーンなどがプロジェクト開始前にRFP（提案依頼書）などで明確になっているケースが多いと思います。また、トラブルや要件の変更が発生した場合に備えて、予めその対応方法も決められているケースが一般的です。
一方、AIプロジェクトは、以下のような特徴をもつ傾向があります。
【特徴①】ゴール設定が不明瞭
【特徴②】データが不十分
【特徴③】マイルストーンが担当者の知識に左右される
このように、非常に曖昧な状態でプロジェクトが始動してしまうと、意思決定者の鶴の一声で、プロジェクトの方針変更や既に合意形成していたはずのゴールが別のゴールに変わってしまうこともあります。
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１．対象となる事業ドメイン・ビジネス
２．統計学や機械学習を含むデータサイエンス
３．データとシステムに強いITエンジニア
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