人工知能を成功に導く8つのステップ

AI の実装は一度で終わるものではなく、幅広い戦略と継続的な調整のプロセスが必要です。

ここでは、AI と機械学習の可能性を最大限に引き出すために、企業で AI を成功裏に実装するための重要な実装手順をいくつか紹介します。

人工知能と機械学習は、ビジネスの流行語からより広範なエンタープライズアプリケーションへと移行しつつあります。戦略と導入に関する取り組みは、企業のクラウド戦略におけるサイクルと変曲点を思い出させるものであり、もはやクラウドに移行するかどうかの問題ではなく、いつ、どのように移行するかが問題となっています。 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モードにあります。

調査会社フォレスターが発表した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、または導入を拡大しています。この実践と取り組みは、規制遵守と低コストのストレージのためにほとんど使用さ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います。これらの豊富な知識ベースを活用して、人々が尋ねたことのない質問や、尋ねることを知らない質問に AI が答えられるようにすることは、企業が理解する必要があるメリットです。

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、この利益率は価値のあるものである必要があり、プレッシャーを適切に管理する必要があります。

今後数年間、あらゆる業界の組織が AI と ML 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 ML システムを活用し、運用を強化してコスト効率を改善していきます。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際には、AI と機械学習を導入する道は競争ではなく旅であるということを覚えておくことが重要です。企業はまず、次の 8 つのステップを検討する必要があります。

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 マネージャーがまず時間をかけて、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 の実装が成功する可能性が高くなります。

たとえば、企業が「オンライン販売を 10% 増加させたい」と言っている場合、それは十分に具体的ではありません。対照的に、ウェブサイト訪問者の人口統計を監視することでオンライン販売を 10% 増加させることを目指すなど、より明確な記述は、目標を明確にし、すべての関係者に明確に理解してもらうために役立ちます。

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、企業は適切なデータが十分な量で収集され、年齢、性別、民族などの適切な変数や特性を備えていることを確認する必要があります。成功するにはデータの量と同様にデータの質も重要であることを覚えておく価値があり、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ります。

3. 基本的なデータマイニングを実行する

企業にとっては、すぐにモデル構築作業に取り掛かりたくなるかもしれませんが、まずは簡単なデータ探索作業を実施して、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、企業が重要な変数や機能が何であるべきか、または何である可能性があるかを理解し、潜在的なモデルへの入力として使用するためにどのようなデータ分類を作成する必要があるかを理解する上でも役立ちます。

4. 多様性と包括性を備えたエンジニアリングチームを構築する

AI モデルが本当に成功するには、そのモデル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、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採用し、参加させることが必要です。

テクノロジー業界やビジネスではスキルギャップが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。したがって、企業は時間をかけて自社の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する必要があります。

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。

すべての関係者が同じ認識を持っていることを検証し、確実にするためには、継続的なフィードバックが不可欠であるため、企業全体のさまざまなビジネスおよびドメインの専門家グループ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、より優れた特徴を導き出すという点では、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、分類の精度は、正しい予測の数を予測の合計数で割り、それに 100 を掛けた値であり、分類のユースケースを扱う場合に適したパフォーマンス指標となります。

データは、アルゴリズムをトレーニングするトレーニング セットと、アルゴリズムを評価するテスト 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. 自動化と本番環境への展開

モデルが構築され検証されたら、本番環境に展開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ロールアウトから開始し、それに基づいてビジネス ユーザーがモデルの動作と結果について継続的にフィードバックを提供できるようにします。その後、より広いユーザー層にロールアウトできます。

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、組織のエンドユーザーのさまざまな知識レベルを考慮して、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、一般的なエンド ユーザーはダッシュボードと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、市場の動向が組織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、モデルが最新であることを保証するために、どのようなプロセスに従う必要があるかに注意することが重要です。

エンタープライズ AI は誇大宣伝から現実へと急速に移行しており、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。