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。三菱ケミカルHDが機械学習プロジェクトキャンバス...12コピーしました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。このセミナ...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。