AI担当者になったら抑えるべき、当たり前だけど大切な2つのポイント。

AIを導入しよう!となったときに、何から考えればよいでしょうか。

現状まだAI導入あきりのプロジェクトも多く、導入前に考えないといけない項目が意外と考えられていないことがあります。

本記事では、AIを開発・導入する上で重要な視点AI人材に必要な知識、そして弊社の講座の特徴をお話していきます。

 

誰のどんな問題を解決するか?

事業計画書もそうですが、AIを開発・導入するにあたりまず「誰のどのような問題を解決する」のかという視点がとても重要になります。

ここがないとせっかくコストをかけて開発しても、なにも結果を生み出さないものになってしまいます。

この当たり前ですが、誰のどんな問題を解決するのか?という観点が抜けていないか、自社企画を見直して見て下さい。

 

手段が目的化していないか?

上記を明確に言語化したあと、次に「本当にAIでないと解決できないのか?」ということを考える必要があります。これがAIありきの話になってしまうと、手段の目的化が起こり導入できたとしても使われないままになるということが起こります。

ここで重要な考え方が3つあります。

まず1つ目がヒューマンインザループという考え方です。これは自社内にAIを導入する際の考え方です。まず設計をAIありきでなく人だけでプロセスが回るように設計し、その一部を機械(システム)で代替していくという考え方です。

2つ目が、AI以外の手段がないか?ということです。たとえばこのヒューマンインザループを設計し、その一部分を自動化させようするとRPA等のほうがコスト的によかったりするということが往々にしてあります。なので、AI以外の選択肢に何があるのかしっかりと考慮する必要があります。

3つ目が、導入するAIが何を指すのか?というのも大事な視点になります。例えば流行りの画像認識、自然言語のようなディープラーニングの手法がありますが、ディープラーニングでなくとも数多く存在する機械学習のモデルだけで解決できる問題があります。ですので、導入したいAIが機械学習なのか、それともディープラーニングなのかを考える必要があります。

どんな知識が必要か?

上記等を整理して初めて、人材育成の話に入ることができます。AIを導入するにあたってどういった知識が必要なのでしょうか。

まず重要なのが、データ解析の知識になります。結局AIも目的の行動に繋げるためにデータの特性や傾向を把握するプロセスになります。データ解析の知識・経験があれば、どんなデータを集める必要があるか、データから読み取れる情報は何か、また、どんな評価指標を用いればよいか、といったモデル構築のための重要なOUT(どんなアウトプットをするために)とIN(どんな情報が必要か)について考えらるようになります。

次にPython及び機械学習の知識です。これはデータを集めた後Ptyhonやライブラリを使ってデータの整形(前処理全般)等を行ったり、モデルを構築、モデルの精度を高めるプロセスに必要になります。このプロセスにはかなりの試行錯誤がいる、機械学習に関する広く体系的な知識が問われます。

最後にディープラーニングの知識です。ディープラーニングの中でもフレームワークが複数あり、どのフレームワークを学ぶかという分岐があります。また画像認識、自然言語等のタスクによっても使用される技術が変わるので、それによっても必要な知識が変わってきます。またどんどん新しい技術もできているので、これにキャッチアップする必要もあります。

また意外と見落とされがちですが、クラウドやWEBアプリケーションの知識も必要です。AIをつくる環境はどうするのか、納品後お客様がどう使用するのか?等々、当然ですが環境構築や運用時の幅広い知識も必要になります。Kaggle等で精度の高いモデルを作る人は増えてきていますが、モデルの構築以外の知識も重要です。

 

キカガクでは何が学べるのか?

では各段階において必要な知識がわかったところで、弊社が提供している講座がどのようなものかご紹介していきます。

1 AIビジネスコース

経営者、ビジネスマン、エンジニアの方に、AIビジネスの全体像と重要な考え方を学べるコースなります。こちらは、AIってどういうものなの?というところから、AIを企画設計するためにはどういう視点で考えればいいのか、また実際に機械学習はどういうものなのか?ということをプログラミングがわからない方でも体験できるプログラムです。

2 機械学習実践コース

機械学習で重要な前処理から実際にモデルを構築するところまで3日間で体系的に学べます。また演習問題を通して学習した内容で実際に精度等を出す実践的なプログラムになります。

3 ディープラーニングハンズオンセミナー

3日間でディープラーニング基礎から画像認識・自然言語までの実践的な内容まで一気に学べるプログラムになっております。またE資格の応募に必要な講座と認定されているので、E資格に挑戦する方にぴったりです。 

4 AI 人材長期育成コース(ikus.ai)

半年間で AIを搭載したWeb アプリケーションまで作れるプログラムです。内容は機械学習・ディープラーニング・ Djangoを使用したWeb アプリケーションが学べる欲張りコースになります。勉強が続くか不安という方でも、チーム学習という形式で仲間と一緒に学べるので挫折せずに学習が続けられます。また自らアプリを作るので、実装力を付けたい方にもおすすめです詳しい内容はこちらの記事(https://blog.kikagaku.co.jp/2020/10/13/ikusai_intro/)をご参考下さい!

まとめ

AIを導入するにあたって大事な視点を簡単に見てきました。こんなの当たり前だろ!ということばかりですが、気づけば意外なことが見落とされてしまうのが組織だと思います。

もちろん上記以外にも重要なことはありますが、まずご自身が担当されるプロジェクトやお客様との話において上記点が考慮されているか確認してみて下さい。その後必要に合わせて、人材育成計画を立案してみて下さい。

AIを導入する際に、何から考えればいいかわからない方へのヒントになれば幸いです。