こんにちは。データデザイン部でディレクターを担当しております八木です。

今、さまざまな業界・業種でAI活用が進んでいる一方で、何から取り掛かればいいのか分からず、検討段階で足踏みしている企業も多いのではないでしょうか。

この記事では、そもそもAI活用ってどんな流れで何をするのか、全体像をざっくり把握することを目的に、基本的な流れを解説します。

 

 

全体の流れ

AI活用の基本プロセスは、以下の4つのフェーズに分けることができます。

(1)企画フェーズ:プロジェクトの企画を立てる

(2)検証フェーズ:実現可能性を確かめる

(3)本開発フェーズ:AIモデルを本格的に開発する

(4)運用フェーズ:AIを業務に活用する

 

1. AI活用の企画フェーズについて

このフェーズは、AI活用の企画を立てるフェーズです。

AIはあくまで「手段」であり、目的ではありません。しかし、いつの間にか、AIを活用すること自体が「目的化」してしまっているケースも多く見受けられます。
大事なことは、「解決すべき課題は何か」を掘り下げ、実現したい「目的」を明確化することです。
そして、手段としてAIを活用することが適切かどうか、費用対効果の試算も踏まえて判断する必要があります。

また、AI活用は「データ」がないと始まりません。必要なデータがどこに、どんな形式で、過去どれくらいまで遡れるか、どれくらい欠損があるかも確認しておきましょう。

企画フェーズのポイント

  • 解決したい課題を掘り下げる
  • プロジェクトの目的を明確にする
  • 手段としてAI活用が適切かを検討する
  • 費用対効果を試算する
  • データの量・質を確認し、仮設を立てる

 

 

2. AI活用の検証フェーズ

このフェーズは、立てたプランの実現可能性を確かめるフェーズで、「PoC」と呼ばれることが多いです。

アルゴリズムの選定→データの整形(前処理)→AIモデルの構築→評価のプロセスを一通り実行し、AIによるアウトプットを出してみます。
求めたい精度まで達していない場合は、別のアルゴリズムで試してみたり、説明変数をいじってみたり、試行錯誤しながらチューニングして、もう一巡させてみる・・・これを何度か繰り返します。

AIの特性上、アウトプットを出してみないと、そもそもやりたいことが実現できるか、どれくらいの精度が出るか分かりません。
そのため、いきなり大規模にやるより、まずは実現可能性を確かめるために、小さく早く一巡させてみることが大事です。例えば、AIでショップの来店客数の予測を行うプロジェクトの場合は、いきなり全店舗を予測するモデルを構築するのではなく、まずは都内2~3店舗用の予測モデルを構築してみるイメージです。

検証フェーズのポイント

  • 小さく早く一巡させる
  • 試行錯誤を繰り返し、AIモデルをチューニングする
  • AIのアウトプットを見て、次のステップに行けるかを判断する

 

 

3.AI活用の本開発フェーズ 

このフェーズは、検証フェーズで実現性が証明されたAIモデルを、実運用に向けて横展開していくフェーズです。先ほどのショップの来店客数の例で言うと、都内2~3店舗用のAIモデルの構築手法を活用して、全国に横展開していきます。

検証フェーズでは、極限られた条件に絞り、AIモデルを構築することが多いため、そのモデルをそのまま横展開しても、思うような精度が出ないことが多々あります。その場合は、検証フェーズで得たモデル構築のノウハウを活用しながら、モデルのチューニングを繰り返し行う必要があります。

また、「本当に必要な精度」はどれくらいなのかを試算し、明確な精度の目標値を設定することが重要です。精度は高いほどいいですが、闇雲に高い目標値を設定すると、プロジェクトが長期化します。

精度を出すには時間とお金も必要なため、最低限どれくらい必要なのかを試算しておくことはお勧めします。

本開発フェーズのポイント

  • 検証フェーズで構築したAIモデルのノウハウを活用して規模を拡大する
  • 本当に必要な精度を試算する

 

 

4. AI活用の運用フェーズ 

このフェーズは、構築したモデルをいよいよ業務で活用するフェーズです。

AIモデルを業務で使えるように、どのシステムに連携しようか、どう可視化すべきか、を優先して考えてしまいがちですが、大事なことは業務でどう使用するかの設計です。
業務にAIを導入することで、業務フロー自体を変える必要が出てきます。ちゃんと使われるものにするために、業務フロー自体を再設計することが重要です。

そして、AIモデルのシステムとの連携方法ですが、私たちがご支援する際は、AIモデルをAPI化して、社内システムと連携させたり、BIツールでアウトプットを可視化してご提供することが多いです。

運用フェーズのポイント

  • 業務でAIによる推論結果をどう活用するか業務フロー自体を再設計する
  • AIによるアウトプットの見せ方を検討しシステムと連携させる

 

今回は、AI活用の基本フローをご説明しましたが、いかがでしたでしょうか。
AIプロジェクトを開始する前に、事前に全体像を把握しておくことは重要です。
皆さんのAI活用検討に少しでもお役に立てば幸いです。

 

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著者の紹介

ディレクター 八木 梨沙
不動産、放送事業者等、複数のAI・データ活用のディレクターを担当。
WEBサービスのPMや、経営戦略推進などの経験を活かし、お客様のAI活用のプランニングからプロジェクト推進を支援。