2018年、AI活用を始める前に抑えておきたい3ステップとは?

近年、人工知能(AI)は注目を集めるようになり、企業/団体による活用事例も増えてきました。

一方で「AIを使うことは決まっているが、何をしていいかわからない」「何をもって成功とするかが明確ではない」など、現場ではまだまだ悩みは尽きません。

今回はそんなお悩みをお持ちの方に、人工知能を活用する上でのチェックしたい3ステップをご紹介。また、それぞれのステップを考える上で、役立ちそうな「AI・人工知能EXPO」(4月4日〜6日開催)の見所をピックアップしました。

1.目的を明確にする

AIは万能のように感じられますが、実際の活用の現場においては「できること」と「できないこと」が存在します。また多くの場合、求める成果によって、必要となる解析の精度や予算も変わってきます。そういった状況を前提とした時に重要になるのが「目的の明確化」です。

目的が「AI活用自体のノウハウを貯めること」であれば、コストは未来への投資です。一方で「工数削減」が目的の場合、AIではなく人や従来の機械で対応した方がコストが抑えられたり、正確さが担保されたりするケースがあります。明確に目的が定義ができなくても、施策を判断する際のプライオリティーをつけることは必要です。

目的を明確にするためには「自社のサービスの、どういった部分を人工知能で代替することができるか」「自社の保有データでどんなことができるか」をイメージして、発想していくことになります。現在はさまざまな事例が出てきたこともあり、技術に詳しくなくても活用のイメージが、以前に比べると簡単にできるようになってきました。たとえば下記のセミナーなどでは、実践者から発想のヒントを得られるかもしれません。

「人工知能で変わるマーケティング戦略」(株式会社エクサウィザーズ 石山洸・代表取締役社長)

「AI・人工知能が拓く、次世代ヘルスケア ーブームからスタンダードへの展望ー」(慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室 宮田裕彰・教授)

2.全体像を考える

AIを使って何をするかを明確にした後に考えるべきは「AIを使うと何が変わるか」を意識した全体像です。

AIやデータの活用は短期的なものではなく、半ば必然的に中長期的な取り組みになります。ためたデータの利用は1つのソリューションに限定する必要はなく、ある特定分野の学習モデルを作成することで、自社のノウハウを貯めることにもなります。そのためにもできる限り1つのソリューションとして利用するのではなく、自社のすべてのデータを統合して管理し、複数のアウトプットに反映していくことが望ましい理想像です。

とはいえ、そういった統合管理が非常に難しいことも明らかです。そのため理想としての「全体像」もしくはロードマップを可視化/共有し、実現可能性に合わせて進めていくなど、さまざまな事柄を考慮しながら、少しずつ計画を練っていくことが求められます。

AI EXPO2日目の無料セミナー「ヤフーCSOが語る「AI×データ」はビジネスをどう変えるか?(仮)」では、国内有数のデータを持つヤフーの戦略を担当する安宅正和CSOから学ぶことができるかもしれません。

3.活用の「始め方」を考える

具体的なプロジェクトを始めるにあたっては、何から取り組むべきかを検討する必要があります。

AI活用にあたってはデータの有無が次のステップを大きく左右します。またデータを持っていても、AIが解析しやすい形になっていない場合も少なくありません。したがって手持ちのデータ、もしくは収集していくべきデータの「理想の形」を考える必要があります。目的に合わせて、どういった情報が必要か、何を優先すべきかを考えることが大事になるでしょう。

また活用にあたって、関係するステークホルダーに事前の理解を得ることも有効です。なぜなら多くの人にとっては未知数のAI活用については「何でもできるんでしょう」といった過剰な期待や「自分の仕事が奪われるのでは」というような不安を呼び起こすこともしばしば。正しく理解し、なおかつプロジェクトに巻き込んでいくことで、適正な利用を促進させていくことが可能になります。

このフェーズでは自社だけでなく、実績もあるパートナーとプロジェクトを進めていくことも1つの手です。AI EXPOでは多種多様なパートナーがブースを出展しております。戦略面のサポートから目的に特化した人工知能開発のスペシャリストまで、目的に合わせて最新の情報を集めてみてはいかがでしょうか。

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4月4日から開催される「AI・人工知能EXPO」では上記のような進め方のお話はもちろん、最新の事例や、新たなサービスに出会うことができます。ぜひ会場で最先端の情報に触れてみてください。

http://www.ai-expo.jp/