Pixabay)大変に面白い記事がしばらく前のHBRに出ていて話題になっていました。groupやLanding.aiを設立し率いた実務家としても著名です。その彼が説く「AIプロジェクトをいかにして始めるべきか」論となれば、間違いなく一読の価値があることでしょう。いうことで、今回のブログ記事ではそのHBR記事を取り上げることにしてみます。HBRゆえいずれ翻訳記事が国内販売の日本語版で出ることが予想されるため、完全な翻訳を行うのはここでは見合わせます。以前の海外記事紹介の時と同様に、引用は見出しのみに留め、内容については要約とともに僕自身の経験に基づく補足を交えて論じることとします。projectについて論じています。本番環境に行くのではなく、その手前の検証レベルでの話をしているという点に注意が必要です。project)まず、記事の前半では総論としてAIプロジェクトが成功する条件を5項目挙げています。projectを成功させてAIへのさらなる投資を引き出すため」に何が必要か、という話をしているようです。win?)何よりも最初に「ML/AIは役に立つ」と周囲に思わせることが必要だ、ということですね。ここでは6-12ヶ月で完了できるような小さいプロジェクトを2-3件進めて、その範囲で手っ取り早く成功体験を周囲に見せることが大事だと言っています。size?)このステップではあくまでも最初の成功体験を周囲に見せることが目的なので、あまり大風呂敷を広げるなという話です。「そんなちっぽけなことにリソースをかけてどうする」と思われてしまわないよう、ある程度は意義ある結果につなげることが肝心です。teamを立ち上げた頃の思い出話が語られています。industry?)言い換えると「自分が属する業界のドメインに沿った開発をしろ」ということですね。ここでは例として「医療・ヘルスケア業界の企業でAI×中途採用レジュメ判定なんてプロジェクトを社内で提案してもなかなか賛同は得にくいだろう」ということを言っています。「むしろオーダーメイド医療プラン推薦システムやパーソナライズされた医療アドバイスといったプロジェクトを提案すべき」だそうです。partners?)端的に言えば「無理に内製のML/AIチームにこだわるべきではない」ということ。速やかにAIプロジェクトを進めるためには、信頼できる技術パートナーを外部から招くことも重要だということです。value?)ここでは一般論として、AIが出せる価値として「コストを減らす」「売り上げを増やす」「新たな商流を作る」が挙げられると言っています。そのいずれかで良いので、きちんとどんな価値が出せるかを示すべきだということですね。この後に総論的な注意として原文では「『データが沢山あるからAIプロジェクトをやろう』とか『沢山のデータをAI開発チームに任せればきっと何か価値に変わる』などと思ってはいけない」と戒めています。僕自身の経験や伝聞でも「ビッグデータがあるからAIをやろう」と言って開発に着手したものの何も生み出せず失敗に終わったプロジェクトは世の中掃いて捨てるほどあるので、これは肝に銘じるべき言葉だと思います。success)成功するための5つの条件が分かったところで、今度は実際にAIプロジェクトを始めるにはどうしたら良いかという話をします。jobs"(AIは「職務」というよりは「タスク」の自動化が得意だ)ということを述べています。例として放射線科医を挙げ、「CTやMRIの読影のような『タスク』の自動化はできても彼らの『職務』全体の自動化は難しい」とも言っています。故に、大事なことは「自動化できる『タスク』を絞り込んでそこにAIを適用することだ」という趣旨のことを説いています。leader)これは言うまでもないでしょう。立ち回ることができ、個々の分野・部門のエキスパート同士を橋渡しできて、最終的に社内の他部門全てにAIがもたらす価値を理解させられるような人材をリーダーとして選ぶべきだ、ということです。diligence)当たり前ですが、企業でML/AIをやるならば「ビジネス上の価値が得られること」が第一です。そこを最初に確認しておく必要があります。同時に技術的に実現可能(feasible)であることも確認しておかなければなりません。必要なデータはある(or手に入る)のか、そして小さなPoCでも良いのできちんと動くのか、はクリアにしておくべきです。projectを想定しているので、100人以上もいるような大規模チームではなく、メンバー皆が互いにやっていることをほぼ完全に理解できるような5-15名くらいの小さなチームから始めるべき、という話をしています。(Communicate)これは単に他部門と相談したり情報交換したりするというだけでなく、時には社内講演をやったり、社内表彰を狙ったり、はたまた社外向け広報に取り上げてもらう、そしてCEOにも活躍ぶりを認知してもらうというように「アピールする」ことが大事だ、という話です。その上で、協働しているビジネスチームがあれば、彼らのパフォーマンスにAIがどれくらい貢献しているかを分かりやすく示すということも重要だと言っています。ビジネス側でもAIによる成功体験を実感できれば、さらにAIを推進しやすくなるということです。groupを率いてそれらが後に両社とも最先端AI企業へと変えていった個人的な経験から言えば、多くの企業はAIを物に出来るようになると思う。強大なそれらのパイオニアたちに打ち勝とうと思うよりも、むしろ自分たちの業界でAIの第一人者的企業になることを目指した方が良い」と結んでいます。NgはLanding.aiがリリースしているplaybookをまず読んで欲しいとコメントしています。以下にリンクと目次を引用しておきます。NgというML/AIの研究・実務両面における巨人が自ら撰したこのplaybookを読んだ方がよほど有意義だと思われますので、興味のある方はぜひお読みになることをお薦めいたします。英語が苦手という方はTranslateで翻訳してもある程度は読めるかと。Pixabay)先日のことですが、大変...2020-10-21データサイエンス実務の典型的なワークフローを考える元々Quora英語版で回答を書いた話題なのですが、「データサイエ...2020-08-13DS/AIブームは「ソフトランディング」できるか旧知の友人でもある、アラヤ創業者・社長の金井さん*1が興味深...2020-07-27データサイエンティストに王道無し先に結論から書いておきます。2.0ライセンスのもとで配布されている製作物が含まれています。ブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。ブログ内容の正確性については一切保証いたしません(誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです)。ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、特に明記されていない限りは、いずれもいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも無関係です。ブログ記事内容は予告なく公開後に改変されることがあります。メディア取材及び出演依頼等は全てお断りしております。悪しからずご了承ください。Citations科研費情報:KAKENご連絡はLinkedInメッセージでお願いいたします。3忍者アナライズはてなブログをはじめよう!TJOさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。