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あなたの会社がAIビジネスを始めるためにするべき5つのステップ

AIビジネスを始めるための5つのステップ AI・機械学習・ディープラーニング
AIビジネスを始めるための5つのステップ

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

AI(機械学習)をビジネスに活用する方法を探していますか?

AIが話題になる昨今では、多くの企業が、AIや機械学習が未来の重要な方法であることを知っています。主な活用領域だと、例えば以下のカテゴリーがあります。

  • マーケティング
  • 顧客サービス
  • 画像認識
  • 音声処理
  • 翻訳

AI技術をビジネスに活用する意義がはっきりしていても、「AIに対する過度な期待と誤解」によって実際のAI活用までに至らないケースが多いようです。

今回は、AIビジネスを始めるために、まずするべき5つのステップについて紹介します。

AIがあなたのビジネスにどう役立つかを知る

ビジネスにAI(機械学習)の活用を考えるためには、まず技術の理解が必要です。AI技術は、どういったことができて、どういったことができないか。また、活用するには、何が必要か1、を知ることが非常に大切です。

例えば、アメリカのボーイング社カーネギーメロンと共同研究開発プロジェクトを立ち上げていますが、これもAI技術の適用2による影響を理解するために行なったものです。

既にAI技術を活用している他のビジネスを研究する

ゼロの状態からAIビジネスを立ち上げるのは難易度が高いです。

AIと機械学習には、まだDIY部門がありません

Sundown AI社のFabio Cardenas氏が語っているとおり、優れたビジネスアイデアがあっても、AI技術の適用を全て自力で行うには、ハードルが高すぎる、ということです。

なので、似たような目標を持っている他の企業が、
・どのような目的を持っているのか
・どのように問題に対処しているのか
・AIをどのように活用しているのか
ということを知ることは非常に価値があります。

機械学習プラットフォームを選ぶ

機械学習のプラットフォームを選びましょう。主に以下の企業が機械学習プラットフォームを提供しています。

これらのプラットフォームの多くは同じような価格帯で、機械学習の初心者でも抵抗なく利用できます。

基本的にどのプラットフォームから始めても問題ないと思いますが、それぞれ得意な分野など特徴があるので、それぞれのプラットフォームのウェブサイト等をチェックして、どれがあなたのビジネスに適しているかをチェックしてみることをおすすめします。

戦略を立てる

Boxeverのようなデータサイエンス企業は、AIの導入支援を行なっています。自社で全て開発を賄うのではなく、こういったデータサイエンス専門の企業の助けを得るというのも、戦略のひとつです。

その際は、どういったインプットデータがあり、どのようなアウトプットデータを出力したいか、ということを明確にしておくことが大切です。

また、AI(人工知能)を搭載すれば、どんなビジネスでも成功する、という淡い期待をAIに持っている場合は、その期待は捨てましょう。ビジネスはビジネスです。先行者利益というのはあると思いますが、流行り物のAIを搭載したからといって、そのビジネスがうまくいくとは限りません

・ターゲット顧客(業種・業態)
・地域を絞るのか否か
・商品の独自性(他との差別化)
・マーケティング戦略

など、ビジネス戦略をしっかり立てることが大切です。

実装計画を立てる

実装計画について考える必要があります。

機械学習、深層学習(ディープラーニング)など、総じてAI(人工知能)と呼ばれますが、この技術を活用して、システムを構築する場合、システムが期待した出力をしてくれるまで、それなりの時間とコストがかかります。

通常のシステム開発3の感覚でスケジュールを引くべきではないと考えています。

さらに、システムが完成した後も、バグの修正やシステムロジックの調整、追加の展開が必要になります。長期的な視点で実装計画を立てることをおすすめします。

まとめ

あなたの会社がAIビジネスを始めるためにするべき5つのステップということで、紹介しましたが、一番大切なことは冒頭に書いた「AIに対する過度な期待と誤解」を取り払うこと、だと思っています。あなたがAIに期待することと、実際にAIでできることが違うかもしれません。

また、作りたいシステムの内容によっては、AIを利用しなくても従来のシステム開発で十分事足りるケースも多いです。AIを導入し、使えるサービスまで育てるには、時間もコストもかかります。まずは、淡い期待を捨てて、現実的で最適な方法で、ビジネスを作ることが大切です。

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  1. 人材、データなど

  2. 設計、開発、保守のあらゆる面

  3. AIを利用しない従来のシステム開発という意味