人工知能をうまく実装するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、ビジネスの流行語から、より広範な企業での導入へと移行しています。戦略と導入に関する取り組みは、企業にクラウドへの移行という選択肢がなくなり、いつ、どのように移行するかという問題だけが残った、企業のクラウド戦略のサイクルと変曲点を彷彿とさせます。

AI と機械学習の実装戦略は、企業がアプローチを構築するのと同じ進化パターンに従います。この記事では、人工知能と機械学習を最大限に活用する方法について説明します。

調査レポートによると、企業の技術意思決定者の約3分の2が人工知能を導入済み、導入中、あるいはその利用を拡大しているという。この作業と努力は、コンプライアンスと低コストのストレージのためにほとんど使われていない企業内のエンタープライズ データ レイクによって推進されており、これらの豊富なリポジトリを活用して、私たちが尋ねていない質問や尋ねることを知らない質問に AI が答えられるようにしています。

AI 中心のシステムへの支出は 2026 年までに 3,000 億ドルを超えると予想されており、今後数年間で、さまざまな業界の企業が AI と機械学習のテクノロジーを採用し続け、コアプロセスとビジネスモデルを変革して機械学習システムを活用し、業務を強化してコスト効率を向上させることになります。ビジネスリーダーがこのテクノロジーを最大限に活用するための計画と戦略を策定し始めるとき、AI と機械学習を導入する道は競争ではなく旅であることを忘れてはなりません。

人工知能をうまく実装するにはどうすればよいでしょうか?

1. ユースケースを明確に定義する

ビジネス リーダーとプロジェクト マネージャーは、まず時間をかけて AI で解決したい具体的な問題や課題を明確に定義し、表現することが重要です。目標が具体的であればあるほど、AI 実装が成功する可能性が高くなるためです。

2. データの可用性を確認する

ユースケースが明確に定義されたら、次のステップは、導入されているプロセスとシステムが、目的の分析を実行するために必要なデータを取得および追跡できることを確認することです。

データの取り込みと整理には多くの時間と労力が費やされるため、企業は年齢、性別、民族などの適切な変数や特性を持つ適切なデータを十分な量で収集していることを確認する必要があります。成功にはデータの量と同様にデータの質も重要であるため、企業はデータ ガバナンス プログラムを優先する必要があることを覚えておく価値があります。

3. 基本的なデータマイニングを実施する

組織がモデル構築演習に真っ先に飛び込みたくなるかもしれませんが、まずは迅速なデータ探索演習を実施して、データの仮定と理解を検証することが重要です。そうすることで、組織の専門知識とビジネス感覚に基づいて、データが正しいストーリーを伝えているかどうかを判断するのに役立ちます。

このような演習は、重要な変数特性が何であるべきか、または何である可能性があるか、また、潜在的なモデルへの入力としてどのようなデータ分類を作成すべきかを理解するのにも役立ちます。

4. 多様性と包括性を備えたエンジニアリングチームを編成する

AI モデルが本当に成功するには、それを管理するチームがさまざまなアイデアと視点を持ち込む必要があります。これには、性別、民族、神経多様性などの人口統計学的および社会的要因を考慮して、可能な限り幅広い人口層からスタッフを雇用し、含める必要があります。

テクノロジーとビジネスにおけるスキルギャップは依然として顕著ですが、あらゆるバックグラウンドを持つ従業員を採用して維持することで、この問題を軽減し、AI モデルを可能な限り包括的かつ実用的なものにすることができます。時間をかけて業界をベンチマークし、より多くの代表者が必要な分野を特定します。

5. モデル構築方法を定義する

仮説が達成するはずの最終目標に焦点を当てるのではなく、仮説そのものに焦点を当てます。どの変数または機能が最も重要であるかを判断するためのテストを実行すると、仮説が検証され、その実行が改善されます。

すべての利害関係者の間で合意を検証し、確保するには、継続的なフィードバックが不可欠であるため、さまざまなビジネスおよびドメインの専門家が関与する必要があります。実際、機械学習モデルの成功は特徴エンジニアリングの成功にかかっているため、より優れた特徴を取得するという点では、アルゴリズムよりも主題の専門家の方が常に価値があります。

6. モデル検証方法を定義する

パフォーマンス メトリックの定義は、複数のアルゴリズムの結果を評価、比較、分析するのに役立ち、特定のモデルをさらに改良するのに役立ちます。たとえば、分類のユースケースを扱う場合、分類精度は優れたパフォーマンス指標になります。

データは、アルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニング セットと、アルゴリズムの評価に使用するテスト セットの 2 つのデータセットに分割する必要があります。アルゴリズムの複雑さに応じて、トレーニング用に 60%、テスト用に 40% など、データのランダムな分割を選択するだけの単純なものになる場合もあれば、より複雑なサンプリング プロセスが必要になる場合もあります。

仮説をテストする場合と同様に、ビジネスおよびドメインの専門家が関与して結果を検証し、すべてが正しい方向に向かっていることを確認する必要があります。

7. 自動化と生産促進

モデルが構築され検証されたら、それを本番環境に導入する必要があります。数週間または数か月にわたる限定的な展開から始めて、ビジネス ユーザーはモデルの動作と結果に関する継続的なフィードバックを提供でき、その後、より広い対象ユーザーに展開できます。

データの取り込みを自動化するには適切なツールとプラットフォームを選択し、結果を適切な対象者に配信するための適切なシステムを導入する必要があります。プラットフォームは、企業のエンドユーザーのさまざまなレベルの知識ニーズを満たすために、複数のインターフェースを提供する必要があります。たとえば、ビジネス アナリストはモデルの結果に基づいてさらに分析を実行したい場合がありますが、一般のエンド ユーザーはダッシュボードや視覚化を通じてのみデータを操作したい場合があります。

8. モデルの更新を続ける

モデルが公開されて展開されたら、その有効性を理解することで組織は必要に応じてモデルを更新できるため、継続的に監視する必要があります。

モデルはさまざまな理由で古くなることがあります。たとえば、市場の動向が変化する可能性があり、ビジネス自体やそのビジネス モデルも変化する可能性があります。モデルは将来の結果を予測するために過去のデータに基づいて構築されますが、市場の動向が企業のこれまでのビジネス方法から逸脱すると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。したがって、モデルを最新の状態に保つために、どのようなプロセスに従う必要があるかを覚えておくことが重要です。

エンタープライズ AI は急速に誇大宣伝から現実のものへと移行しており、ビジネス運営と効率に大きな影響を与えるでしょう。今から時間をかけて導入を計画することで、企業は将来的にそのメリットを享受しやすくなります。