【無料資料あり】AIプロジェクトの担当者が避けるべき失敗パターンとは?AI活用で重要なポイント

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AIがビジネスシーンで広く使われるようになり、実用事例が語られることも少なくないこの頃。

しかし、語られる事例の多くは、AIプロジェクトの成功例ばかり。成功例の影には失敗したプロジェクトも多くありますが、失敗例にスポットが当てられることは滅多にありません。

AIプロジェクトにおいて、どんな要素が落とし穴となるのか? 何が成功と失敗を分けるポイントなのか? AI専門コンサルティングファームとして、成功も失敗も見てきた経験から、その成否を分かつものは何かを解説する資料をご用意しました。失敗パターンを知ることで成功へのヒントが見つかります。

ぜひ自社のAI活用のヒントにしてください。


AIプロジェクトの失敗パターンから学ぶAI活用の成否を分ける3つのポイント

AI担当者は知っておくべき、AIプロジェクトフローのおさらい

AIプロジェクトにおいて、どのようなフローでプロジェクトが行われているのかを紹介します。

パターンは多様ですが、基本的には上記のフロー。まず企画から立ち上がり、要件定義、データを集めてモデルを構築、検証します。途中で、PoCという「概念検証」のフェーズがあり、モデルの精度が実用に耐えうるのかを小さい規模で検証します。実用に耐えうると判断された場合、本開発に入り、導入という流れです。

AIプロジェクトの特徴とは?

AIプロジェクトの特徴はその不確実性であり、求めている結果が必ずしも出てくるとは限りません。データ量が機械学習にはそもそも不十分であったり、出てきたアウトプットが実用に耐えないというケースは十分に考えられます。

すなわち、AIプロジェクトでは検証フェーズが重要なのです。理屈では実現できそうな話であっても、小さく検証してみると想定されなかった弊害が出てきたり、費用に対して期待する効果が得られない結果になりかねません。

そのため、プロジェクトの早い段階から、小さく試すことが成功の秘訣です。

AIプロジェクトの成功・失敗の分かれ道

AIプロジェクトには数々の落とし穴が存在しており、せっかく業務改善や人件費削減、会社を変革しうる一大AIプロジェクトを企画したにも関わらず、思わぬところで失敗に終わってしまうこともあります。

よくある失敗パターンは、以下です。

  • 既存のシステム/フローに囚われる
  • プロジェクト単体の成果のみで
価値を判断する
  • 調査や前準備に時間をかけ過ぎる
  • 実はこうしたケースではうまくいかなことが多いです。

    レッジでは、AIプロジェクトにおいて成功と失敗を分けるポイントを解説した資料を公開しています。上記のような失敗パターンから、どのようにしたらAI担当者がプロジェクトを成功に導くことができるのかを解説しています。

    ぜひ、みなさまのビジネスに役立ててください。


    AIプロジェクトの失敗パターンから学ぶAI活用の成否を分ける3つのポイント