「社内でAI導入をしようと外部ベンダーと組んでプロジェクトを立ち上げたにも関わらず、PoCで失敗し予算も底を突きそうだ……。」
そんな状況にある方もいるのではないだろうか？
AI導入が失敗する理由の1つとして挙げられるのが、人材不足だ。社内にAIを理解している人材がいなければ、企画構想やシステムの運用保守で苦戦し、本格導入に至らないケースも多い。
本稿では「AI人財、社内育成の秘訣とは」をテーマとした、キカガク×ABEJA共催セミナーの様子をお届けする。
株式会社キカガク
事業開発 兼 機械学習講師
森 宏晃
株式会社ジーアングル
執行役員
鵜木彩
株式会社ABEJA
Marketing
必要なAI人材は「目的逆算」から考える
さまざまなツールやプラットフォームが発表され、もはやAIを1から作る時代ではない。誰もがAIを活用できる時代になりつつある。
しかし、依然としてAI活用は定着していない。AI活用は当たり前になりつつあるという時代感を感じながらも、具体的にどのようにAI活用に取り組んで行けばいいのか悩んでいる方も多いのではないだろうか。
そのような状況において「まずは各種AI人材を揃えましょうという業界の一般論に対して疑問を投げかけたい」と株式会社キカガク 花本 瞬氏は語る。
「そもそも人材を揃えるのは、あくまでプロジェクトを達成するための『手段』であって目的ではありません。本来はまずは構想案があり、その構想を実現するために必要なスキルを検討し、そこで初めて必要な人材（スキル）が明確になります。
しかし、AI活用がなかなか上手くいかない企業はその逆で、具体的な構想がないにも関わらず、各種AI人材を揃えようと躍起になっているのです。実際、AI人材の採用に動いてる企業も多いと思いますが、その多くは求めるAI人材がどのような人材なのかぼんやりとしているのではないでしょうか。
このような状況を打破するためには『目的逆算』で考えることが必要です。ここでいう目的とは、AIを活用し実現したい『構想』のことを指します。
そして適切な構想を描くためには、業務に関する知識や経験が必要となります。そのように考えると、本日セミナーにご出席された方々のようなドメイン知識が豊富な方が、AIの技術特性（AIで何ができて何ができないのか）を学び、構想を練り、その構想を実現するために試行錯誤しながら、足りないスキルは何かと考えることが”必要な”AI人材（スキル）を揃えるための第一歩となります。
ひとたびAIというキラーワードが交じると、このような当たり前のことを多くの方が思考の外に置き去りにしてしまっています。
だからこそ、ビジネスサイドながらほぼ1人でAI実装のイラスト評価ツールを作成したジーアングルの森さんが、1つのベストプラクティスになるかと思い、本日のセミナーにお声がけしました」
「AIに興味はあったものの本格的に学んだことはなかった」という株式会社ジーアングル 森 宏晃氏は、実際にAIを学び始めてからプロジェクトを成功させるまでのストーリーや勘所を語った。
学び初めて半年でイラスト見積もりAIを企画
株式会社ジーアングルは、依頼されたイラストを描くのに、いくらかかるか推定する「アートディレクターAI」を開発した。
今までは営業担当が社内に持ち帰り、プロのイラストレーター数名の意見を仰ぐ必要があった見積もりの作業が、客先でたった数十秒で完了するようになったという。
この企画の中心人物が森氏だ。
「AIに興味は持っていましたが、本格的に学んだことはありませんでした。まず、キカガクが主催する講座でAIの基礎を学び、解決すべき課題を整理することから始めました。
その後、少量データで10回ほどPoCを繰り返し本番開発に取り掛かりました。
コアメンバーは自分とプロのイラストレーターです。イラストの見積もりにはドメイン知識が必須なので、イラストレーターと一緒に取り組む必要がありました。
システムのなかで見積もりに必要不必要な機能は使う側にしかわかりません。なので『これを外部に発注するのは難しい』と実感しました。イラストのどこに注目して見積もりをしているのか、プロの意見を聞きながら開発を進めました」
イラストレーターをはじめからプロジェクトに巻き込んだため、現場と問題意識の差が生まれなかった。このことは、AI導入が成功した一因といえるだろう。
あれこれ悩む前に「まずやってみる」
「キカガクの講座で学んでいた頃から、森さんは終始一貫してアートディレクターAIを作りたいとおっしゃっていました。
講座を受講される前からある程度の構想があり、その構想を実現するために何が必要なのか目的逆算で考えながら、必要なピースを埋めていったのです。一方、いつまで経ってもAI活用が進まない方は、ひたすら技術や理論の追求をされているように思えます。
色々とお伝えしましたが、AI活用を目的にした際、どのような人材が必要なのか（育成しなければならないのか）を検討されるのであれば、まずは検討される主体である皆さん自身が『何はともあれやってみる』ことに尽きます。
とはいえ、これを実務でいきなり実施するのはハードルが高いので、AI活用実務を体験できる特別カリキュラム『アセスメント人材育成コース』をキカガクとABEJAで共同開発しました。
本講座がAI人材育成をはじめとするAI領域における皆さんの『もやっと』感を払拭するためのキッカケになろうかと考えています」
成功のカギは、AIを正しく理解し、適切な課題設定ができる人材にあり
「はじめに要件を定義し、決まったものを時間をかけて開発する従来のウォーターフォール型のITシステム開発と違い、AI開発は探索型でプロジェクトが進みます。データを学習させ、少し開発しては検証することを、短期に繰り返すことでAIモデルの精度を向上させていくのです。ですので、最初から精度などの厳密なゴールを定めることができません。
特にディープラーニングは大量の教師データを学習させることで、AI自ら特徴を掴み、物を判別できるようになります。しかし、AIのモデルがなぜ正しく判別できるのかは、ブラックボックスです。なぜ『AlphaGo』が次の一手をそれと決めたのか、優秀なエンジニアでも説明できません。
何度も検証を繰り返す中で、教師データを改善したり、モデルのパラメーターを調節するなどの仮説検証を繰り返しながら、精度をあげていくわけです。そのため、プロジェクトを始める前にクライアントから『精度目標は90％』と言われても、それをいきなり達成するのは大変難しいです。
さらには、AIによって解決する一番最初の課題設定を間違えると、達成不可能もしくは達成しても効果の低い課題に対して取組み続けることになり、いつまでもPoC貧乏から抜け出せません。
まずはAIの技術特性を正しく理解し、AI人材を育成し適切な課題設定から自社でできるようになるのが、AI導入成功への第一歩です」
AlphaGoとは、2014年にGoogleに買収されたDeepMindが開発した囲碁AIプラグラム。人類最強とも言われる中国の囲碁棋士 柯潔九段と対戦して圧勝した。
課題設定が完了したら、徐々に精度を上げて高度化や自動化といったステップを踏んだ実用化計画を立てる必要がある。運用本番実装後にも社内AI人材は活躍する。
「AIの特性上、本番実装後も定期的に再学習し、モデルをアップデートする必要があります。でなければ、新しい不良や新しい商品の判定ができないためです。
実装後の運用設計をきちんとできる人材がいなければ、またベンダーに声をかける必要が出てきて、多くの予算が必要となります。
課題設定を適切に行い、実装後の運用もきちんと実施できるAI人材の社内育成が不可欠なのです」
