AIを活用してパイロットプロジェクトを計画する方法

人工知能 (AI) は、あらゆる業界の企業にビジネス運営の成長と改善の機会を提供します。 Fortune Business Insightsによると、世界の人工知能市場規模は2019年に270億米ドルで、この数字は2027年までに2,670億米ドルに達すると予想されています。これは、多くの企業が現代の最も生産性の高いテクノロジーを採用することに注力していることを示しています。

しかし、AI 戦略の導入には課題が伴います。特に、どこから始めればよいかわからない従来の企業にとっては困難です。

[[403190]]

AIパイロットプロジェクトを計画するための4つのヒント

定義上、企業は、不適切な設計のプロジェクトにさらに時間と費用を浪費することを避けるために、大規模な定量的調査を実施する前にパイロットを実施する必要があります。パイロット プロジェクトは、実際には正式なプロジェクトとは異なりませんが、「購入前に試す」機能を提供して、企業が新しいソリューションやプロセス、直面している課題、それらがもたらす潜在的な価値を理解するのに役立ちます。ほとんどは同じ基本原則（問題、望ましい目標、コスト、必要なリソースの定義、結果の測定）に従いますが、常に変化する AI の分野には、知っておくべき微妙な違いがいくつかあります。 AI パイロット プロジェクトを選択する前に考慮すべき 4 つの基準は次のとおりです。

1. AIプロジェクトが達成すべきビジネス成果を明確に定義する

人工知能はここ数年で大きな勢いを増しており、今日でも引き続き注目の話題となっています。いくつかの側面は有望ですが、AIはコロナウイルスのワクチン接種率の向上やショッピング体験の向上に役立つ可能性があります。失業の可能性や倫理的なジレンマなど、いくつかの気が滅入る側面があるにもかかわらず、AIは進歩し続けています。賢明な企業は、AI を活用するためのさまざまな戦略と方法を見つけています。

AI は幅広い魅力を備えていますが、あらゆるビジネス プロセスに適しているわけではなく、万能薬でもありません。組織が AI パイロット プロジェクトに着手する前に、問題と望ましい結果が明確に定義されていることを確認する必要があります。進捗状況を追跡するためのビジネス上の対策はありますか?

プロジェクトが定義され、承認のためにビジネスリーダーに提示されたら、次の課題に取り組む時です。

2. 適切な方法を選択する

オープンソース、クラウド サービス、AI 機能が組み込まれた製品を採用することで、企業はデータ サイエンティストを雇用して独自のソリューションを構築したり、既製の AI ソリューションを採用したりできますが、どちらのアプローチにも長所と短所があります。たとえば、既製のクラウド コンピューティング ソリューションは広く利用可能ですが、トレーニングに使用されるデータは企業独自のものではなく、非常に高価になる可能性があります。データ サイエンティストを雇用して独自のソリューションを構築すれば、他では得られないレベルのカスタマイズを実現できますが、適切な人材と専門知識を獲得するのは難しい場合があります。

最も抵抗の少ない経路で望ましい結果を達成するには、企業は最終的に選択したソリューションによってもたらされる課題を考慮する必要がありますが、完璧なソリューションは存在しません。既存の IT エコシステム内で最も適切なリソースを検討することは、パイロットを稼働させるだけでなく、それを展開し、継続的に改善し、関係者を積極的にパイロットに関与させて軌道に乗せるためにも必要です。

3. 学習曲線の予測

AI モデルにはトレーニングが必要です。ロボットは（適切に設計されていれば）時間の経過とともに賢くなりますが、ロボットの学習曲線はロボットとやりとりする人間だけのものではありません。これはモデル自体のものです。大手クラウド コンピューティング プロバイダーのすぐに使用できるソリューションを使用する場合でも、ビジネス ニーズ、固有のバイアス、目標に合わせて調整する必要があり、これには多くの時間と労力がかかります。そのため、これらの要素がプロジェクトの成功にとってどれほど重要であるかを考慮する必要があります。

一方、企業は高度なテクノロジーにアクセスできても、それを使用する人々に適切なトレーニングを提供しなければ、これらのテクノロジーのメリットを十分に活用することはできません。たとえば、アルゴリズムは人間と同じくらい正確に X 線検査の結果を理解できるかもしれませんが、医療提供者がそのアルゴリズムが使用するテクノロジーとプロセスを完全に理解していなければ、そのアルゴリズムは機能しません。

4. テストと生産準備の状況を把握する

AI のパイロット プログラムは、提案されたソリューションの実行前にその最も高いリスクをテストするため、注目を集めています。プロジェクトが複雑すぎたり、リソースを大量に消費したり、財政的に負担が大きすぎたりする場合でも、そこから得られる教訓があり、企業は最小限の損失でそこから抜け出すことができます。ただし、AI パイロット プロジェクトが成功しても、本番環境での成功が保証されるわけではないことにも注意が必要です。

ビジネスニーズとデータは常に変化しています。 AI イニシアチブから最良の結果を得るには、モデルを継続的にテストし、再トレーニングして、顧客に正確な結果を提供する必要があります。

AI が生産現場で活用された後も、この状況は解消されません。ワンショット受け入れテストは、従来の（静的な）ソフトウェアには適していますが、周囲の世界の変化に応じて変更する必要がある AI システムには適していません。企業は、データや概念のドリフト、潜在的なバイアス、および初期テストでは明らかにならない可能性のあるその他の問題を将来的に修正するために、異なるタイプの監視、オンライン測定、および再トレーニング戦略を計画する必要があります。

これら 4 つの基準を考慮することで、企業は自社のビジネスに最も影響のある AI パイロットを選択し、最適な AI 導入への最速かつ最もリスクの低い学習パスを提供できます。