特集
» 2019年03月12日 08時00分 公開

電通が考える「なぜAI開発は失敗するのか」つまずいて分かった4つのワナ (2/5)

[土肥正弘,ドキュメント工房]

教訓その1:解決すべき課題と求められる精度を見定めろ

「プロジェクト設計」での失敗エピソードと教訓

 現在、人力で行っている作業を画像認識系のAIを使って自動化しようと、開発プロジェクトを計画した。しかし、その作業には非常に高い精度が求められるため、現在も人手によって二重三重のチェックを交え対応しているという。皮肉にも、既に人間が一番効率的に対応しており、わざわざAIを使う意味がなかった。


 AI開発で必要なのは、解決すべき課題を見極めること、求められる精度を事前に把握することだ。それらが曖昧(あいまい)な状態でプロジェクトが走りだすと、このエピソードのように、失敗に終わる可能性がある。

 解決すべき課題を見極めるには、あれもこれもと考えるのではなく「本当にAI化が必要なのかどうか」という視点をもって考える必要がある。また、どれだけの精度が求められる作業なのかも重要なポイントだ。AI化したところで作業精度が変わらない可能性もある。また、求められる精度が高すぎると「AIだけでは不安だから、人の手も必要だ」ともなりかねない。そうなると、時間とコストを掛けてAI化する意味がないため、事前に課題と精度の確認は重要だ。

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