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実践する前に知っておきたい「ビジネス×AI」の基礎知識──「HOP AI」講演レポート(2/2 ページ)

» 2019年10月08日 10時00分 公開
[相馬大輔RPA BANK]

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AI活用に要する知識の全体像については、ITエンジニアとコンサルタントの経験を持つ同社の石川恵理香氏が解説を担当。このうち「導入・実装・運用」フェーズに関しては

・データを処理するAIには、学習方法が異なる3タイプ(教師あり・教師なし・強化学習)があり、技術者ごとに得手不得手もあるため、用途に合わせた選定が重要となること

・予測に用いるデータの種類を増やすほど計算が複雑・膨大になるため、AIの設計にあたってはデータを処理するインフラへの投資額も考慮する必要があること

を指摘した。

石川氏はまた、導入・実装・運用に先立つ「構想策定・検証」フェーズを特に重視すべきだと強調。自身が関わるプロジェクトでは、まだAIに直接触れないこの段階で「全体の4割くらいの労力と、最大数年の時間をかける」と明かし、そこで社内人材が果たすべき役割を次のように説明した。

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