人工知能(AI)を導入したい会社が、初期段階で陥りやすい3つのポイント!

私は、さまざまな会社で、人工知能(AI)プロジェクト立ち上げを支援させていただいてきました。

もちろん、現在も進行形です。

人工知能を導入したい会社に対する、最初のフェーズですね。

あまり知られてませんが、この段階での検討…

むちゃくちゃ重要なんですよ。

実は、たいていの会社から、同じような質問を繰り返し受けます。

そこで今回は、人工知能の企画段階における検討ポイントを3つほど紹介したいと思います。

①目的を明確にする!

当たり前の話に聞こえますが、ほとんどの会社は、この目的があいまいなケースが多いです。

「なんとなく世間で流行っているので、乗り遅れないように、人工知能の導入を考えてみたい…」

何回、このフレーズを聞いたことか…。

「何のために人工知能を必要としているのか?(目的)」

この問いに即答できない場合は、もっと企画構想の検討を深めてもらったほうがいいと思います。

この検討は、経験がないと難しいケースも多いので、我々のような外部の専門のコンサルタントに頼るケースも多いです。

最終的に、

「人工知能ではなく、普通のシステムでもよかった…」

ということのないようにしていきます。

自分たちだけで考えるコツをひとつだけ。

まずは、人工知能の特徴を把握・理解した上で、

「そもそも人工知能を使わなくても、この目的は達成できるのではないか?」

と自問自答を繰り返すことだと思います。

②将来の業務プロセスを明確にする!

このステップも当たり前の話に聞こえますが、ほとんどの会社では、不十分なケースが多いです。

先ほど、私は

「人工知能を導入する目的が重要!」

だと述べました。

次に重要なのは、

「人工知能を、誰がどのタイミングでどのように使うか?」

ということです。

具体的に言えば、将来の業務プロセスフローを作成することです。

・人工知能を使って完全自動化を目指し、人は一切、その業務に関わらないようにする場合

・人工知能を使って出力した結果を、最終的に人がチェックする場合

とでは、人工知能の要件や求める精度が全然異なってきます。

運用保守・チューニングにどのくらいの工数をかけるのかも重要な観点です。

まずは、人工知能を使った業務プロセスのイメージを深めていきましょう。

③データを整備する!

①で目的、②で業務プロセスを明確にした後、もうひとつすべきことがあります。

それは

「③必要なデータを揃えること」

です。

どんなデータをインプットすると、目的を達成できそうなのか、よく考えて、仮説を立てる必要があります。

実際、企画の段階というよりも、この次のフェーズでは、たいていの場合、

PoC(Proof of Concept)

と呼ばれる、トライアル検証(数値や精度の検証)を行うことになります。

しかし、

「どんなデータがあれば、目的を達成できそうなのか?」

企画の段階で仮説を立てておくことは非常に重要です。

というのも、そのデータを集めたり、加工するのに、莫大な時間がかかるのであれば、プロジェクト全体の進め方や、最終的なサービス・品質が変わってくるためです。

いくら人工知能といえども、データの整備が不十分だと、いい学習結果を得ることはできません。

まとめ

以上、人工知能を導入したい会社が最初の段階で考えることは下記3つです。

①目的を明確にする!

②将来の業務プロセスを明確にする!

③データを整備する!

この後のフェーズである、PoCと呼ばれるトライアルフェーズやシステム構築フェーズでも陥りやすいポイントはたくさんあります。

ただ、上記3点は、すべてのフェーズの土台となります。

「何のために人工知能が必要なのか?」

導入を考えている会社の経営層の方々は、今一度、自問自答してみてはいかがでしょうか?