なぜ「機械学習」の導入プロジェクトは失敗する？ 成功事例の共通点
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毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交う現在、ビジネスを変革できるツールとして「機械学習」が多くの組織で利用されている。しかし、機械学習を導入するための実証済み方法が確立されていないことで、一部の企業は尻込みしているのが現状だ。最初の一歩を踏み出すために必要なこととは何だろうか。機械学習技術を最大限に生かせる方法を考えてみよう。
（Photo/Getty Images）
機械学習導入における“あるあるミス”とは？
大量のデータを使用して意思決定ロジックを開発、検証する「機械学習」は、AIシステムを支える基礎となる技術だ。この技術を活用することで、高度な需要計画、予測モデルを効率的に設定することができる。また、より多くの情報に基づいた迅速な意思決定を行うことも可能だ。しかし、機械学習導入の道は、必ずしも簡単なものではない。導入に成功するためには、単なる優れた技術以上のものが必要となり、いくつか克服しなければならない壁がある。
たとえば、組織が機械学習の導入でよく犯してしまう間違いの1つに、実際のビジネス上の問題を解決することに主眼が置かれていないことが挙げられる。解決すべき特定の課題がないため、IT部門はビジネス部門に対して、機械学習プロジェクトの価値を実証することが困難になっている。これでは、せっかく進めてきた機械学習構想の進行を遅らせたり、停止させることにもなりかねない。
機械学習の力を最大限に発揮し、導入プロジェクトを前進するために必要なことは何か？ 以降で、機械学習の導入に成功している組織の事例とともに、そのヒントを探る。
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