プロジェクトに携わってきました。プロジェクトの具体的な内容は、製造業向けの画像認識です。大きな話題となっています。懇親会等で話すと成功しているプロジェクトはあまりないとみなさん口をそろえて言っています。そこで、この記事ではこれまでの経験から気づいた、成功しているプロジェクトに共通するの4つのポイントを解説します。これから携わる方にぜひ参考にしてもらえればと思います。興味があり社内のどういったことに適用していくべきか検討している方プロジェクト成功の4つのポイントプロジェクト成功の4つのポイントは以下の通りです。順番に重要な項目が並べてあります。一つ一つ説明していきます。Learningプロジェクト成功の秘訣は、「そのプロジェクトを成功させたらユーザー企業がいくら儲かるのか」を具体的に計算できることにあります。すべてこれに尽きます。ある品質上の問題を発見することが出来たら、1回につき500万円損失が防げるとします。その品質問題は過去に、平均して年間50回発生していたとします。すると、プロジェクトが成功したら2億5000万円分の損失が毎年防げることになります。このプロジェクトに1億円を投じたとしても、十分にコストを回収できる効果が期待できます。Learningのプロジェクトの相談があるときに、コストメリットについて考慮されていないことが非常に多いです。なんとなくデータがあり、面白そうだからもしくは担当者の手間が省けるからという理由でプロジェクトが持ち込まれるケースが後を絶たちません。データさえあれば勝手に学習して、夢のような効果をもたらしてくれると誤解されているからでしょう。エンジニアが数か月以上にわたって専任でプロジェクトに取り組まなければなりません。これの意味するところは、数千万円のコストが簡単にかかるということです。プロジェクトはとにかくお金のかかるものです。数千万円を投じても十分にリターンのあるプロジェクトでなければ、結果に満足できないもしくは途中で挫折してしまうのです。次に大事なのは入力完全性です。入力完全性とは、「対象を予測するために必要なデータが揃っているか」を指しています。アイスクリームの売り上げを予測するのに、その日の気温を利用するのは理にかなっています。同じ予測をするのにオーストラリアのワニの生息数を利用するのは的外れでしょう。モデルを構築するのに利用できるかどうかが重要ということです。して、プロジェクトの関係者がデータはあると言ったときに、そのデータが予測対象とは無関係のデータであり、明らかにそのデータでは勝ち目がないケースが多いです。いえども、無関係なデータを与えて何かを予測するのは不可能です。このため、利用するデータがそろっているかをよくよく吟味しなければなりません。アイスクリームの売り上げ予測に、オーストラリアのワニの生息数を使うというのが馬鹿げた事だとすぐに気づきますが、自らが携わっている仕事もしくは会社全体の事となると意外と冷静になれないものです。プロジェクトを企画する前に、もういちど一度利用できるデータはどんなもので、それで何を予測しようとしているか見直して欲しいです。データ収集容易性データ収集容易性は、文字通り対象のデータを集めるのがどれぐらい簡単かを意味しています。場合は、プロジェクト開始時点で十分なデータが用意できていません。対象データをプロジェクト開始時から収集するというケースもあります。月間で少なくとも数十程度のケースが収集できないと、プロジェクトを進めるのは厳しいです。少なくとも、それ以下の件数でしかデータが集められないものは、長期的に取り組むプロジェクトとして考えるか、いったんターゲットからは外し、別の問題から取り組むことをおススメします。他には、データを収集するために新規にカメラ等を現場に設置するとなると初期コストが必要になります。高額な機器が必要なものだと、社内の稟議を通すのに更なるハードルがあります。このようなケースもデータの収集が容易とは言えません。データ収集には画像等を集めるだけではなく、その画像への意味づけ(教師データの作成)や関連する情報の収集も含まれています。画像だけを集めてしまうと、どの機器から出力された画像なのかが後でわからなくなってしまいます。このため、学習に必要なデータ以外に関連する情報も集めておく必要があります。加えて画像への意味づけをできる人が限られている場合(例えばがん細胞の診断など)、その人の時間を確保することが重要です。データへの意味づけを行うのは、非常に根気と体力が必要とされるため、この人材確保と作業者への配慮を忘れてはなりません。モデルが何パーセントの正解率であれば、実機として稼働させられるかの目安を指しています。そんなの言えて当たり前じゃないかと思われるかもしれませんが、意外と忘れられていることが多いです。あるケースとしては、100%を目指すという目標を立ててしまうことがあります。これは永遠に到達できない目標なので、やめておいたほうが良いです。モデルの改善をあてもなくやり続けることになります。認識を誤った場合は運用でカバーするなどの対策を取ることをおススメします。モデルを業務に適用して効果を刈り取るようにすべきでしょう。クレジットカードの詐欺検出のような見つければ見つけるほどメリットがある問題の方が正解率を低く設定できます。正解率を低くできません。)なのですが、意外と顧みられないことが多いです。適用することを検討・見直してみると、大半のプロジェクトは開始前にやるべきではないと判断できるのではないでしょうか。Concept)などをとりあえずやってみるよりも、やらないと判断して別のプロジェクトを検討する方が勇気がいります。一度プロジェクトを開始してしまうと、中断や方針転換するのは非常に大変です。プロジェクトの成功に大きな価値を持っています。PolicyKAMONOHASHIは日鉄ソリューションズ株式会社の登録商標です。日鉄ソリューションズ株式会社の登録商標です。その他、本文記載の会社名および製品名は、それぞれ各社の商標または登録商標です。Corporation.。