AI プロジェクトはどのような課題をもたらしますか? | ビジネスにおける AI #65

公開: 2024-02-15

社内で新しいプロジェクトを実装する際に、人工知能の機能を活用してみませんか? AI は、構想段階の両方を促進し、個々のタスクの実行を合理化するだけでなく、プロジェクト活動の現在および過去の結果の分析も促進します。 しかし、プロジェクトの実施中に AI 支援を選択する価値は常にあるのでしょうか? AI プロジェクトの収益性をどのように評価するか? データや専門家の不足にどう対処するか? よくある落とし穴を避けるにはどこから始めればよいでしょうか? これを読んで、AI を使用するプロジェクトにどのような課題があるかを確認してください。

AI プロジェクト - 目次

  1. AI プロジェクトをビジネス戦略に効果的に組み込むにはどうすればよいでしょうか?
  2. AI プロジェクトの予算編成。 主要な課題
  3. AI プロジェクトにおけるデータ管理の問題。 知っておくべきこと
  4. AI プロジェクトにおける技術的およびセキュリティ上の課題
  5. 起業家のための AI における主要なコンピテンシー。 どのような困難に遭遇する可能性がありますか?
  6. AI プロジェクトの成功分析。 ROIを測定する際の間違いを避けるにはどうすればよいでしょうか?
  7. まとめ

AI プロジェクトをビジネス戦略に効果的に組み込むにはどうすればよいでしょうか?

Gartner の調査によると、2030 年までにプロジェクト管理タスクの 80% が AI によって処理されるようになるそうです。 AI を使用してタスクを完了するプロジェクトの割合がどのようになるかは、まだわかりません。 ただし、AI を企業の経営戦略に統合する方法を検討する価値はすでにあります。

最初のステップは、このテクノロジーの可能性と限界を理解することです。 人工知能は傾向やパターンの分析には優れていますが、多段階の推論や道徳的な意思決定などには失敗します。 センセーショナルなビジュアルを作成できますが、ブランドのイメージに一致するマテリアルを一貫して生成するには、かなりのスキルが必要です。 そのため、AI プロジェクトに取り組み始めるときに、それが具体的で測定可能な結果を​​生み出すかどうかを、他のプロジェクトと同等の確率で想定することはできません。

したがって、良い出発点は、長所と短所を分析することです。

  • AI プロジェクト実装のさまざまな段階にかかる総コストはいくらですか?
  • AI プロジェクトのビジネスへの影響を評価するには、どのような KPI を定義する必要がありますか?

これらの質問に対する信頼できる答えを得るには、大きな価値をもたらし、簡単に測定でき、会社の戦略に適合するシンプルな AI プロジェクトを選択するのが最善です。 宅配便サービスを提供するスタートアップ企業がその一例として挙げられます。 その目標は、顧客サービスを向上させ、サプライチェーンの柔軟性を高めることです。 たとえば、シンプルだが価値のある AI プロジェクトは、顧客からの問い合わせを処理するチャットボットの実装です。 このような仮想アシスタントは、従来のコールセンターよりも多くのリクエストを処理し、問い合わせへの素早い応答と一貫した通信品質によって顧客満足度を向上させます。 対照的に、宅配便のルートを最適化する高度なシステムは、配送の柔軟性を向上させるという目標には適合しますが、複雑でリスクがはるかに高くなります。

最初の AI プロジェクトが決定したら、スタートアップは、AI プロジェクトが収まる予算などの観点から、その実現可能性を評価する必要があります。

AI プロジェクトの予算編成。 主要な課題

既製の SaaS または AI as a Service (AIaaS) ソリューション、いわゆる「既製 AI」の導入には多くの利点があります。 1 つは、ツールの使用コストが予測可能であり、AI プロジェクトの実装コストが比較的簡単に見積もられることです。 次のようなソリューションから選択できます。

  • カスタマー サービス用のチャットボット – Intercom Fin、Chatbot.com の LiveChat、Drift または FreshChat など、
  • Cortex、Buffer、または Lately を使用したマーケティング メッセージのリーチを拡大するためのソーシャル メディア分析
  • Microsoft Power BI、Tableau を使用したビジネス データ分析、またはそれほど複雑ではないタスクの場合は、Google ドキュメントと統合される Google Bard を使用します。

大規模な AI プロジェクトの場合、そのコストは過小評価されることがよくあります。 特に、データの収集と準備に必要なリソースと時間に関してはそうです。 たとえば、IBM の Arvind Krishna 氏によると、AI 学習のためのデータ準備段階がプロジェクト期間の 80% も占めることがあります。

AI project

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

さらに、プロジェクトにパーソナライズされた AI モデルが必要であればあるほど、より多くの定性データを収集する必要があります。 たとえば、学習用のディープ ニューラル ネットワークには数十万のサンプルが必要です。 これにより、このような巨大なデータセットの取得とクリーニングのコストが上昇します。 幸いなことに、人工知能の急速な発展により、コストのかかるカスタム モデルの学習を必要とせずに、ますます多くの AI プロジェクトを実装できるようになりました。

ただし、AI プロジェクトを計画している企業は、ソリューションの開発段階だけでなく、保守、更新、または新しいデータの収集にかかるコストを含む、データの準備とシステムの継続的な運用についても考慮する必要があります。 そうして初めて、AI への本当の投資収益率を評価することができます。

AI プロジェクトにおけるデータ管理の問題。 知っておくべきこと

AI プロジェクトにおける主な課題はデータ、つまりその可用性、量、質です。 じゃあ何をすればいいの？ AI プロジェクトを開始する前に、次のことを行う必要があります。

  • 企業がどのようなデータを保有しているのか、どのような形式で保存されているのか、またどこから来たのかを慎重に調査します。
  • インフラストラクチャを管理し、内部データ取得プロセスを開発します。
  • 外部データセットが不足している場合は、外部データセットの購入またはクラウドソーシングを検討してください。

よくある問題は、データが複数のシステムや形式に分散していることです。 それらをマージしてクリーンアップし、AI 学習に備えて準備するのは難しい場合があります。 AI チームが IT 部門またはデータ アナリストと緊密に連携することをお勧めします。 連携して、適切なインフラストラクチャとデータ取得プロセスが確実に導入されるようにする必要があります。

AI プロジェクトにおける技術的およびセキュリティ上の課題

AI は単なる機械学習アルゴリズムではありません。 これらを実際に機能させるには、IT インフラストラクチャ全体が必要です。 一方で、新しい AI システムを企業の既存の AI システムと統合することは困難な場合があります。 多くの場合、古いビジネス システムを適応させる必要があり、これは多くの企業にとってかなりのアップグレード コストを意味します。

さらに、AI プロジェクトにはデータ サイエンスとデータ エンジニアリングの専門知識が必要です。 一方、世界ではこの分野の専門家が不足している。 マッキンゼーの「Technology Trends Outlook 2023」レポートによると、求人広告に掲載されるスペシャリストの割合は 7 対 100 であり、需要は継続的に増加しています。

データセキュリティの問題も重要ではありません。 AI システムは大量の機密情報を処理するため、漏洩に対して適切に保護する必要があります。 一方、データ侵害は近年大幅に増加しています。 したがって、これは AI プロジェクトを実装する際に留意すべきもう 1 つの重要なリスクです。

起業家のための AI における主要なコンピテンシー。 どのような困難に遭遇する可能性がありますか?

AI プロジェクトの実装における一般的な障壁は、マネージャーやビジネス意思決定者の人工知能に関する知識が乏しいことです。 テクノロジーの機能を深く理解していなければ、特定のプロジェクトの実行可能性を評価し、適切な決定を下すことは困難です。 そのため、新しいテクノロジーの分野におけるマネージャーの知識の向上に投資することが不可欠です。

現在の従業員を再教育することも役立ちます。 いわゆる「シチズン データ アナリスト」（「シチズン データ サイエンティスト」）についての話題が増えています。 これらのスペシャリストは、日々直面する特定のビジネス上の問題を解決するために最先端のテクノロジーを活用しており、自分が働いている業界についての知識が豊富です。 AI プロジェクトに取り組むチームの一員となることで、AI スペシャリストは業界特有の質問に答えて実装の問題に集中できるようになります。

AI の推奨事項の評価や意思決定などの技術的なスキルに加えて、リーダーシップや戦略的思考などのソフト スキルも重要です。 これは、企業における AI スキルの不足に対処するもう 1 つの方法です。

AI プロジェクトの成功を分析します。 ROIを測定する際の間違いを避けるにはどうすればよいでしょうか?

AI プロジェクトの最大 87% が本番段階に到達しないという、根拠のない (そしておそらく真実ではない) 噂がインターネット上で広まっています。 成功したプロジェクトに関する信頼できる研究にはまだアクセスできていませんが、成功を測定する方法を早期に定義することが、AI 導入の実際の影響を評価する鍵となります。

ここでの良い実践は、小規模な実験です。 たとえば、ユーザーのランダムなサンプルで AI パフォーマンスをテストし、標準ソリューションを使用してその結果を対照グループと比較することが含まれます。 このような A/B テストは、新しい AI システムがコンバージョン数や顧客満足度の増加など、期待される結果をもたらすかどうかを検証するのに役立ちます。

AI project

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

モデルは問題解決において精度や関連性を失う可能性があるため、AI の実装後でも、A/B テストを定期的に繰り返す価値があります。 これにより、新たに発生した異常とシステムを再調整する必要性を迅速に特定して、期待されるビジネス結果を継続的に提供できるようになります。

AI project

まとめ

AI は多大な機会を提供しますが、この分野のプロジェクトには大きな課題が伴います。 成功するには、AI のコストとメリットを適切に評価し、データの取得と品質に配慮し、社内の能力を開発し、新しいテクノロジーの段階的な実装に賭ける必要があります。 導入による具体的なビジネスへの影響を測定し、新たな問題に迅速に対応することも重要です。 そうして初めて、AI は企業にとって脅威ではなく強化となるのです。

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What challenges does the AI project bring? | AI in business #65 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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