AIプロジェクトを進める上で大切な「2つの軸」

１． AI プロジェクトを企画する時は、ビジネス課題から

AI についての研修を行っていると、このような声を聞くことが多いです。

西沢
「プロジェクトを進めていく手順は分かったけど、本当に効果が出るのか未知数だ・・・」

西沢
「自社のビジネスの中で、効果が大きい分野からAIを導入するのか、それともすぐにできそうな現実的なところから成功事例をつくるか？」

前回の記事では、AI プロジェクトの概要や心構えについてお伝えしました。重要なポイントは「ビジネス課題を考える際には、課題解決のインパクトまで考える必要がある」ということでした。

ビジネス課題から出発して解くべき課題が明確になり、もしも AI を使うことが有効という結論になれば、具体的な AI の要件定義に入ります。

この時、AI プロジェクトの成否を見極めるために大切な 2 つの指標について今回はお伝えします。

２．AI企画の具体策で必要な視点

AI を導入すれば、価値がどんどん上がるのか？答えは No !

AI を「正しい課題」に使えば、人間よりも高い精度が出る。もしくは、AI の判断によって人間がこれまで気づかなかった知見が得られる。こういったイメージをもつ方も多いのではないでしょうか？

確かに、病気の画像診断では人間の医師の精度を上回ったものもありますし、新型コロナウィルスのワクチン開発を加速させたことにも AI は一役買っています。

しかし、正しい課題に AI を活用するだけでは不十分です。課題解決に「必要な」 AI の精度というのも重要なポイントになります。

AI が絶対に正しい答えを導き出せるわけではないことは、皆さんも同意だと思います。それに加えて「精度が出れば出るほど成功に結びつく」わけではない、というのが今回のポイントです。

AI の精度と創出するビジネス価値という 2 軸でビジネスモデルを捉えることで、プロジェクトを進めるか/進めないのかの判断の一助となります。

※弊社会長の吉崎の記事もご参照ください。

本稿の続きおよび、転載元の記事は「キカガクの技術ブログ」にてご覧ください。