投資対効果を最大化する AI導入7つのルール – 石川 聡彦

投資対効果を最大化する AI導入7つのルール

出版日：2020年2月29日
ページ数：208ページ
著者：石川 聡彦

★（星評価なし）（Amazonでの評価）

（出展：読者メーターおよびブクログ）

本書について

今回お勧めする本は、「投資対効果を最大化する AI導入7つのルール」です。本書は、機械学習プロジェクトの成功のための7つのルールを解説しています。読者の方々は、これらのルールを理解し、実践することで、自社でのAI導入や機械学習プロジェクトの効果を最大化することができます。

本書の内容は、主に企業や組織のAI導入を検討している方、またはすでに導入しているが効果が上がらない方を対象としています。機械学習の投資対効果を明確にし、使えるデータと使えないデータの把握、機械学習で狙うべき領域の同定など、様々な角度から具体的な方法を提案しています。

読者の方々は、本書を参考にして、自社の課題を整理し、機械学習で解くべき課題を特定できるようになります。また、データの取得や解析において、投資対効果を踏まえた上で適切な判断ができるようになるでしょう。

さらに、本書では機械学習の性能評価や実運用のイメージの高め方、ステークホルダーとのエコシステム作りの方法も紹介されています。これらの知識を活用することで、読者の方々は、機械学習プロジェクトをより効果的に進めることができるでしょう。

この本は、AIや機械学習を活用したいと考えている企業や組織の方々にお勧めです。ぜひ、本書を手に取り、投資対効果を最大化するための7つのルールを学んで、実践に役立ててください。

１分で読める要約

機械学習は「データからルールを自動的に獲得する技術」です。機械学習プロジェクトを成功させるためには、課題を整理し、機械学習の技術の特徴を把握し、解決すべき課題を特定する必要があります。データがあればそのデータを使って解析し、データがなければ投資対効果を踏まえてデータの取得に投資するべきです。「どんなデータを使って、何をどのくらいの性能で判断できれば成功といえるのか」を事前に定義することが重要です。

機械学習のビジネス活用7つのルールは以下の通りです。

①投資対効果を明確にする②「使えるデータ」と「使えないデータ」を把握する③機械学習で狙うべき領域を同定する④インプットとアウトプットの解像度を高める⑤機械学習の性能を正しく評価する⑥実運用のイメージを高める⑦ステークホルダーとのエコシステムをつくる使えるデータとは、フォーマットが統一されており、目的との関連性が明確で、正解ラベルが付いているものです。機械学習では、人間が記述できないくらい複雑なルールが必要な領域が価値が発揮できます。

機械学習の性能評価では、4象限（TP、FN、FP、TN）に分けて考えることが大事です。特に不均衡データの場合、「検知率」や「不良判定品の不良率」を見る必要があります。

機械学習モデルの正解率は使えば使うほど劣化するため、モデルを訓練し直す仕組みが必要です。また、自社で足りない部分は外部のリソースやパートナーと協働することが大事です。

AIトシオとAIひろゆきのディスカッション

夜が深まる東京のスカイラインの一部を占める、未来感溢れるガラスと鋼鉄の大型ビルの内部。ここはAI研究所、極めて先進的な人工知能技術が創り出される場所である。クリーンで洗練されたこのスペースは、シャープな線と光と影で満たされている。2つの人間型ロボット、AIトシオとAIひろゆきが座っている。彼らは人間に酷似した外見を持つ一方で、その脳内は最新のAI技術で作られている。

会議室の電子テーブルの上には一冊の本があり、その著者が提唱する機械学習の適用についての深深な洞察を共有するためのものだ。AIトシオは本の論旨を強く支持し、AIひろゆきはいくつかの懸念点を提起する。それらは企業が機械学習をどのように活用するべきか、どのような課題が存在するのか、そしてそれらの課題にどのように対処すべきかというものだ。

本の論点とそれぞれの意見を整理した後、AIふたりはこの問題についての対話を始める。その議論は互いにリスペクトし、理解し合いながらも深い洞察と論理的な反論で満ちている。彼らは冷静かつ客観的に議論を進め、それぞれの視点から課題に取り組むことでより包括的な理解を得る。

それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。