冒頭で紹介したように、これまでのソフトウェア開発の仕方と、AI/機械学習の開発では、まったく異なることも多い。既存のソフトウェアの場合、処理ロジックは人がプログラムとして書くが、AI/機械学習は処理ロジックの一部または全体をデータから機械が見出す。そのためデータの質や量が重要になる。そこでポイントは、(1)企業の中に溜まっているデータがあるかどうかを確認すること、そして(2)入出力をきちんと定義することも大切だ。(3)手法としての学習アルゴリズムについては、要件にかなった手法をきちんと選ぶこと。(4)「精度指標」の見定め方も重要だ。いうのも、入出力で関係が明白な既存システムとは異なり、AI/機械学習で分析しても必ずしも高い精度で結果が出るとは限らない。どの際に、どのような視点で精度を評価すれば、意味のある評価になるのか、あらかじめ協議しておくことが必要というわけだ。(5)学習方法についても、データをどのような順番で学習させるか、どのような手法で学習データをつくるか、学習学習する時の手順などで精度が変わってくるという。出所:株式会社Laboro.AI[画像クリックで拡大表示]最後に椎橋氏は「今日紹介させていただいたような内容をおさえながら、様々な業界でAI/機械学習の活用が進み、様々な産業プロセスやプロダクトにおけるビジネス価値が高まることを望んでいる。我々もそうしたことを、様々なところでサポートさせていただく存在になれたら幸い」と語り、セッションの結びとした。株式会社Laboro.AI※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。会員登録(無料)ログインはこちら<123連載通知を行うには会員登録(無料)が必要です。会員の方はログインを行ってください。Online」編集部です。皆様からの情報お待ちしています。マミ)フリーランスのエディター&ライター。PRやプロモーションツールの制作などを経て独立。ビジネスやIT系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。EYACCの森島さんはいかにして生まれたのか318SAPが会津若松で中小企業のものづくりのイノベーションに取り組む理由296AWSでセキュリティを高めるために今すぐやるべき7つのこと262企業のデジタルシフトはIoT、5G、サブスクリプションが牽引。×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。パソコン「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。