守NEC2018.10.02コピーしましたPRAI(人工知能)の業務システムへの適用が増えるにつれ、当初の期待とは程遠い「ポンコツAIシステム」を多く目にするようになっている。ポンコツAIシステムに陥るのを避けるには、AIシステムを意識した開発プロセスを採用する必要がある。期待外れなポンコツAIシステムの典型が、現場で使われないAIシステムだ。実際に導入されて使われないケースもあれば、導入前に「これでは使い物にならない」とユーザーが判断する場合もある。架空の事例ではあるが、筆者が経験したエッセンスも交えた、AIシステムの開発現場で起こっているパターンだ。現場で使われないAIシステム経営視点だけでPoCのゴールを設定すると、現場視点では「使えないAIシステム」になる[画像のクリックで拡大表示]あるエンジニアは、日用品仲卸業向けにAIを活用した流通在庫の適正化を提案した。AIが出荷需要を予測して、余剰在庫と欠品のリスクを減らすシステムだ。複数の企業で成功例があり、自信を持って提案した。ユーザー企業の経営層はAIへの投資に前向きで、早速有効性を確認するためのPoC(概念実証)を実施することになった。PoCのプロジェクトを立ち上げ、ユーザー企業の情報システム部門と継続的にディスカッションを実施した。分析スコープ(どの程度の数の商品を確認するか)、前提条件(何日前時点から予測するか)に合意して、PoCのKPI(重要業績評価指標)は「予測精度」と「その精度で削減できる人件費と流通コスト」とすることになった。仮説を基に作成したトライアル用のシステムでは、3カ月平均で90%の精度で出荷需要を予測できた。これならば、人件費と流通コストを大きく削減できる。エンジニアは成功を確信して最終報告に向かったが、意外な展開が待っていた。物流部門のマネジャーが「この報告では、日ごとではなく平均で予測精度を評価している。大きく外れる日もあるということだろう。いう場合に外れるのか。外れたときはどうすればよいのか。それが分からないのでは、現場では使えない」と反発したのだ。物流部門はシステム開発の予算化をしないと決め、プロジェクトは中止になってしまった。この記事は有料会員限定です「日経SYSTEMS」定期購読者もログインしてお読みいただけます。次の記事AIシステムがなかなか完成せず、データ分析の後回しは禁物みずほ銀行システム統合、苦闘の19年史Amazonランキング書籍総合1位(2/11-13)!前代未聞の労力と巨費を投じたプロジェクト、2度の大規模システム障害を乗り越えどのように全面刷新したのか、全貌を解き明かす。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。き》データサイエンティスト育成で定評のある大阪ガスと、データ分析の専門家が共同で開発した特別プログラ...SEのための「システム営業力」養成講座SEとして仕事をする方が、顧客や経営層に対する提案力や会話力を身につけるための講座です。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。