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AIをビジネスに導入する前に行うべきPoC(概念実証)とは?

AI・機械学習・ディープラーニング

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

AIをビジネスに活用しようと考える企業が多くなってきました。

しかし「AIを活用するんだ」といっても、そう簡単に活用できるものでもありません。

それっぽいAIシステムを作って、いきなり実務に組み込んでもうまくいくことはないわけです。

今回は、AIをビジネスに本導入する前に行うべきPoC(概念実証)について紹介します。

PoC(概念実証)とは

Proof Of Concept」の頭文字をとって、PoCといいます。

読み方は「ピーオーシー」です。中には「ポック」とも言われるみたいですが、個人的には「ピーオーシー」と読むかたのほうが多い印象です。

意味は「概念実証」です。

新しい概念やアイデア、手法などを、実用化できるかどうかを検証することを言います。

AI導入プロジェクトの中のPoCの位置付け

一般的にAI導入プロジェクトは、おおまかに以下のような流れで進行します。

AI導入プロジェクトの流れ

1. 要件定義(業務分析、ゴール設定など)
2. PoC
3. システム開発
4. ビジネス適用
5. 運用

AI導入プロジェクトでは、まず1の要件定義フェーズからスタートします。
ここで、業務の分析や、データの内容の確認、そしてAI導入によって得たいゴールの設定を行います。

AI導入によって得たいゴールというのは、例えば
・AIによって完全自動化したい
・AIによる出力を業務に活用にしたい
というようなことです。

ゴールによって、AIに期待する精度や対応方法が大きく変わってきますので、ゴール設定は大変重要です。

 
そして、次にPoCのフェーズになります。

実際は、要件定義フェーズで、よく話を聞いてみると「別にAIでなくても解決できる」ことだったりします。

要件定義を経て、AIを導入したほうが良いということであれば、次のPoCフェーズに移ります。

PoCの概要

PoCの流れは大まかに以下のような流れになります。

PoCの流れ

1. 分析の要件定義
2. データ確認
3. 分析手法の決定
4. 設計
5. 検証実施
6. 評価

順序は多少前後することもありますが、大まかに上記のような流れになります。

実際は、この流れを何度か繰り返すことが多いです。

PoCで大切なこと

PoCは、新しい概念やアイデア、手法などを、実用化できるかどうかを検証することです。

ここで大切なのは「実用化できるかどうか」をどのように判断するか、です。

検証した結果をもって、実用化できるか否かを、定量的・定性的に判断する必要があります。

判断するためには、ゴールを明確にしておくことが大切です。

定量的なゴールの例としては、
精度が何パーセント以上は必要か
また、定性的なゴールの例としては、
どんな出力であれば評価できて、それは誰が判断するか
などです。

AI導入プロジェクト自体のゴール設定もそうですが
このPoCのゴール設定も重要です。

ゴールを決めておかなければ、ずるずると時間とお金だけが無駄にかかってしまうことになりかねません。

まとめ

先ほども書きましたが、実際は、プロジェクトの途中でAIを導入するより他の方法を適用しよう、となることもあります。

「どうしても流行りのAIを導入したいんだ」という気持ちもわかりますが、客観的に判断することが大切です。

手段と目的を履き違えてはいけません。

「AIを活用する」は目的ではなく手段です。
目的はビジネスをよりよくすることにあるはずです。

ビジネスの目的を見失わず、現実的で適切な判断が必要になります。

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