13:00Tweet印刷するAA空前のAI(人工知能)ブームで、AI導入を検討する企業が増えている。AIやプロジェクト管理の基本を知らず、「AIを導入すればうまくいくはず」と先走って、失敗に終わるケースが多いのもまた事実。AIプロジェクトを失敗に終わらせないために、「成功の法則」を知ろう。典型的な失敗パターンは4つ人は成功よりも失敗から多くのことを学ぶ。成功の法則を知るには、典型的な失敗事例を学ぶのが近道だ。国内最高レベルのデータサイエンティスト集団、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング常務執行役員の池田拓史氏は、AIプロジェクトの典型的な失敗パターンとして次の4つを挙げる。それは、「ベンダーロックイン型」「データよりも情熱型」「孤独な挑戦型」「先送り型」の4つである。ベンダーロックイン型は伝統的な大企業に多い。データよりも情熱型は体育会系企業やスタートアップ企業、孤独な挑戦型は理系社員の多い企業、先送り型は保守的な企業にそれぞれよく見られる。「わが社はこのタイプに当てはまりそうだ」と思ったら、本ページ下部のリンク先からダウンロードできる資料に目を通して、プロジェクトが失敗しないように予防策を講じてほしい。実際にプロジェクトが始動したら、AIモデルを使ったPoC(概念実証)、AIシステムの本番稼働(実装)へと進んでいくのが、一般的なロードマップだ。AI活用プロジェクトに初めて取り組む場合は、ロードマップをきちんと頭に入れないまま走り始めてしまうケースが少なくない。したことのないように、本資料ではプロジェクトのロードマップや、プロジェクト推進組織の作り方も具体的に示した。世の中は、多くのソフトウエア製品やITサービスを、サブスクリプション(定額課金)形式で利用する時代になっている。本資料では、AI活用を少ない初期投資で始められるサブスクリプション型サービスについても紹介している。資料ダウンロードのご案内もしも、AI活用プロジェクトのリーダーに任命されたらプロジェクトの立ち上げからAIシステムの本番稼働まで、3つのステップで学ぶ成功のヒント。肝心なのはKPIよりKGI・ステップ3:ビジネス(本番稼働)編AIもサブスクで活用する時代にダウンロードリストに追加するダイヤモンド・オンライン登録済(会員)の方はこちらからお進みくださいログインで一部項目の登録が省略できますダイヤモンド・オンライン未登録(非会員)の方はこちらからお進みください※必ずお読みくださいこれからご登録いただくあなたの個人情報は、に受け渡され、ご案内などに利用させていただきます。