AI プロジェクトを開始する前に尋ねるべき 4 つの重要な質問

今日、ますます多くの企業が人工知能プロジェクトを立ち上げていますが、成功しないプロジェクトもあります。最初の AI プロジェクトに着手する前に、企業が理解しておく必要のある重要な質問がいくつかあります。

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調査会社ガートナーの調査によると、人工知能プロジェクトを実施する企業の数は今年倍増すると予想されており、2020年末までに40％の企業が人工知能プロジェクトを導入することになるという。このような統計は、他の企業の最高経営責任者（CIO）にプレッシャーを与えるはずです。なぜなら、他の企業の最高経営責任者（CEO）は、なぜこの分野でイノベーションが起こらないのかと疑問に思うからです。

人工知能を取り巻く誇大宣伝や宣伝の背後には、厳しい真実が隠されています。 MITスローンとボストンコンサルティンググループが実施した調査によると、65%の企業が自社のAIプロジェクトには価値がないと考えていることがわかりました。多くのプロジェクトが価値を提供できない中で、ビジネスを成功させるにはどうすればよいのでしょうか? 最初の AI プロジェクトを開始する前に、自問すべき 4 つの重要な質問をご紹介します。

1. AI はどこで迅速な成果をもたらすことができますか?

人工知能がビジネスをどう変えるかについては毎日耳にします。これは変わる可能性がありますが、組織の最初の AI プロジェクトの目標としてはならないはずです。代わりに、短期間で成果を上げることができる小規模プロジェクトを実施し、自信を育み、ビジネスを持続的な成功の道へと導きます。

初めての AI プロジェクトでは、知識を獲得し、AI がビジネスに与える影響を実証したいと考えている企業は、組織の上級レベルで認知されているプロジェクトを選択できます。既存のビジネス プロセスに密接に一致するものを見つけて、その影響を実感してください。プロジェクトを成功裏に完了した後は、それを達成した全員を動機付ける方法を見つける必要があります。 AI を組織全体に影響を与えたい場合、部門長は AI テクノロジーがどのように有意義な変化をもたらすことができるかを気にかける必要があります。

2. データはどのようになっているでしょうか?

人工知能と機械学習の成功は大量のデータにかかっています。企業は、データ ストレージを分析して、プロジェクトの実装を妨げる可能性のある制限を確認する必要があります。収集されたデータが少ないですか? さらにクリーニングが必要ですか? 十分なデータを適切に収集するのに何年もかかる場合、プロジェクトは実行可能ではありません。収集されたデータが乱雑な場合は、データ サイエンティストがデータを整理するためにどの程度の労力を費やす必要があるかを判断する必要があります。

いずれにせよ、完璧なデータというものは存在しませんが、それが後退する理由にはなりません。別のデータセットの方が完全であるという理由だけで、影響の少ないプロジェクトを選択しないでください。発見フェーズは、飛び込んで自分が持っているものを探索するのに最適な時期です。より少ないリソースでストーリーを伝えることができるかどうかを判断するには、時間をかけてデータをモデル化する必要があります。

3. AI プロジェクトは価値を生み出していますか?

プロジェクトの実施を決定する際には、常に付加価値を追求することが企業の焦点となるべきです。これには、コストの削減、収益源の増加、ビジネス プロセスの合理化などが含まれます。では、非効率的なプロセスはどこにあるのでしょうか? より良い意思決定はどこでできるのでしょうか? 価値提案は常に、直感ではなくデータによって裏付けられる必要があります。企業は、なぜこの取り組みを実施するのか、そしてそれによってどのような利益を期待するのかを上級管理職に示す必要があります。

人々が潜在的な AI プロジェクトを検討するとき、全面的な変更ではなく、そのミッションを特定したいと考えています。理想的なアプローチは、反復性が高く、ルールが明確に定義され、人的エラーが発生しやすく、それを裏付けるデータが付属しているプロセスを選択することです。企業は、グレーゾーンの余地を減らすために、これらのプロセスを中心にロジックを構築する必要があります。

4. 成功の定義が何か知っていますか?

成功するプロジェクトを実現することの難しさは、AI に限ったことではありません。この問題は、さまざまな理由から多くのプロジェクト チームを悩ませています。これは通常、非現実的なタイムライン、予算の超過、範囲の拡大、そしてそれを適切に実行するための適切な専門知識の欠如が組み合わさった結果に帰着します。プロジェクト計画が重要です。

企業はサイロを打破する必要があります。 AI エンジニアとデータ サイエンティストは、ビジネス アナリストやエンド ユーザーと連携して問題を理解し、成功する結果がどのようなものかを把握する必要があります。チーム リーダーは、学際的なチームに統合されるだけでなく、AI がどのような影響を与え、どのような影響を与えないかを主要な関係者が明確に理解できるように、AI ソリューションについて簡単な言葉で話すことができる必要があります。

さらに、企業は独自のアプローチを採用すれば成功できると考えるべきではありません。信頼できるパートナーと協力して、必要な AI の専門知識を獲得し、初期プロジェクトで遭遇する技術的な障害を解決する必要もあります。

マッキンゼーによれば、人工知能は2030年までに世界のGDPを13兆ドル増加させるだろう。 PwC の調査によると、経営幹部の 72% が人工知能が将来のビジネス上の利点になると考えています。企業が AI を導入するかどうかは問題ではなく、いつ導入するかが問題です。これらの重要な質問について考えることで、あなたも稀有な成功者の一人になれるでしょう。 この成功は、企業が AI が繁栄し、ビジネスを改善できる文化を構築するのに役立ちます。