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ビジネスにAI技術を活用する前に知っておくべきこと

ビジネスにAI技術を活用する前に知っておくべきこと AI・機械学習・ディープラーニング
ビジネスにAI技術を活用する前に知っておくべきこと

今日のビジネスニュースの見出しを見てみましょう。

ビジネスにおいて人工知能1、や機械学習技術の活用したという記事を目にするはずです。

誰もがAIの必要性を聞かされていますが、「なぜAIが必要か」という疑問の答えを知る人も少なければ、「どのようにして運用するべきか」を知っている人はもっと少ないのが現状です。

実際、AIというのは非常に複雑なものです。また、AIシステムの運用は、私たちが考えるよりも非常に困難なものです。

AIと機械学習は、いまの時代でも依然として一般的なものではありません。

その理由は中核的なアルゴリズム周りの堅牢なソフトウェアインフラが不足している、あるいはアルゴリズムを簡単に扱うインターフェイスが存在していないからです。クラウドコンピューティングでも同様です。

AIは、まだまだ使いづらいと主張する人もいますが、近年ようやく使いやすいクラウドサービスを提供するプロバイダーが現れてきています。
主に以下の企業がAIプラットフォームを提供しています。

Google
Amazon
IBM
Microsoft
Baidu

この記事では、ビジネスにAIを活用する前に知っておくべきことをいくつか紹介したいと思います。

専門家を雇う

正しい専門知識を持った人を雇う事は大前提です。

複雑なアルゴリズムを扱うのですから当然です。従業員にデータに精通した人がおらず、かつビジネスにAIを取り組みたいのならば、専門家を雇うべきです。

AIを使用するにあたって使いやすいツールが続々と登場する一方で、基本的なデータの問題を解決するには訓練された専門家が必要となります。

しかし、データに精通した者をフルタイムで雇うことが出来ない、もしくはそれに見合った仕事がないと感じる場合もあるでしょう。そういった時は通常のコンサルタントを雇うのも手です。

もちろん、質はピンキリです。全てのコンサルタント同様に、あまりにも優秀すぎるように見える人は避けたほうが良いように思います。

彼らからの成果は、これまでの常識に捉われない解決策であり、基準を満たさないかもしれません。そういった場合は、このギャップを埋めるような新しく増えてきたデータ・サイエンスに特化したコンサルト企業を探すこともひとつの手段です。彼らはAIの複雑性をよく理解しており、案件に見合った解決策を提案してくれるはずです。

どんなデータが必要かを知る

ビジネスにおいては可能な限り全てのデータを集める傾向があります。

しかし、収集したデータには間違い(不完全さ)が生じている可能性があります。単にデータを詰め込むのではなく、インプットデータとアウトプットデータを明確にすることが大切です。

要するに、AIに何を答えて欲しいのか、その為にはどんなデータに価値があるのか、ということです。

ます、いかなる案件に対しても、その案件の持つ特殊性を理解することから始めるべきです。

世の中には、同じ案件は存在しませんし、その案件に潜むリスクも当然異なります。これらのリスクをもとに、リスクを最小化するようなモデルを模索します。そしてモデル概要から、どういったデータが収集されるべきかを決めます。

ノイズとバイアスを理解する

データは決して完璧ではありません。完璧なデータは存在しないわけです。

どんなデータセットであろうと、ノイズやバイアスが入り込んでいるものです。

このことは、AIの概要を知るというよりも技術的な話ではありますが、ビジネスモデルにアルゴリズムを取り入れるのならば知っておかなければならないことです。

データのノイズ

データのノイズというのは、コントロールする事も知ることもできない、データに潜むエラーや不正確性です。

ノイズのせいで完璧な予測精度が出ないことがあります。正しいアルゴリズムを選び、ノイズに対して事前処理することは、アウトプットデータの精度に大きな影響を与えます。

ただ、データは生まれ持ってノイズを持っているといっても過言ではありません。

気温といった簡単なデータでさえもノイズが入ることがあるわけです。これに対応するためには、時間を掛けてデータ処理を行うシステムに何が含まれているのか、またどういったデータが結果に影響を与えるのか見極める必要があります。

データのバイアス

データのバイアスとは、埋め合わせが効くデータの中に潜む不正確性です。

バイアスがよく紛れ込むのはデータ収集プロセス内においてです。なので、早期のバイアスとなるような潜在的ソースを特定し、修正することがポイントになります。

誰も失敗なんて公表したくありませんよね。失敗した結果を公表しないことを「出版バイアス2」と言います(データサイエンスの世界においては付き物の問題です)。

しかし、ネガティブな結果が出たデータもポジティブな結果と同じくらい重要です。

この問題には、ランダム化合物3を選択し、ネガティブな結果も含んだものとして推定します。

データは間違ったものでありますが、正しい間違いなのであって、アルゴリズム学習においては必要なことなのです。

AI技術を導入する前に知っておくべきこと

AI技術導入の前に、いくつかの事を心にとどめておくべきことがあります。

1. 良いデータサイエンティストを探すこと
2. 何にでも使える解決策に注意すること

ビジネスモデルは非常に複雑でそれぞれ個性があるものです。似たようなビジネスが他社でうまくいったとしても、それはあなたのビジネスでは使えないことが多いです。ピッタリの解決策を模索していくべきです。

まとめ

結局のところ、考えるべきは以下の質問です。

あなたは人工知能を使って何をしようとしていますか?
それを支えるデータはどんなもので、得ることができますか?

ビジネスでAIの活躍の場を探すのも良いですが、やりたいことをやるための適切なデータがあるかどうかが大切です。

また、どういうデータを集めればよいか把握していることも重要です。

上記の質問は、ビジネスにAIを組み込みたいと考えている経営者が答えられなくてはいけない質問です。

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