人工知能(AI)を使って何かできないのか――。官民を挙げてデジタルトランスフォーメーション(DX)推進の機運が高まる中、こうしたAI活用の要請を経営層から受けているIT部門は少なくない。AIの中でも過去のデータからパターンを見つけ出す「機械学習」は特に注目されている。一方で「予測の精度が上がらない」「そもそも機械学習に向かないプロジェクトだった」といった理由から、PoC(概念実証)だけで機械学習の活用が終わってしまうケースもある。した事態に陥らないように三菱ケミカルホールディングス(HD)が考案したのが「機械学習プロジェクトキャンバス」だ。チームリーダーは言う。指標」「利用者」など12項目を、決めるべき事項として規定。各項目の記述内容や記述時の考慮点、記述例などを解説している。三菱ケミカルホールディングスが考案した「機械学習プロジェクトキャンバス」(出所:三菱ケミカルホールディングス)[画像のクリックで拡大表示]機械学習プロジェクトキャンバスの使い方は簡単だ。12項目についてプロジェクトのステークホルダー全員が合意するように協議して決めるのである。AIの専門家、工場の代表者といったステークホルダーが共同で各項目の内容を決める。「目的・目標」の項目ならば「異常が起こる48時間前までに予兆検知に成功する」「目視チェックにかかる人間の工数を90%以上削減する」といったことを定義していく。「成功の指標」なら、「不良品を100%検知できるしきい値において、良品の偽陽性率を10%以内に抑える」などである。「12個の項目名だけを見ると、当然決めるべきことばかりに思えるかもしれない。実際に埋めようとするとなかなかできない。過去にはいくつかの項目が曖昧なままプロジェクトを進め、手戻りなどが発生したこともあった」と磯村データサイエンティストは言う。26社DX戦略レポート。DXで成果を上げるために不可欠な情報がこの1冊に。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。情報銀行の成り立ち、事例、現状課題やその行方を網羅。経営戦略である以上、「会計」の知識やスキルが欠かせません。