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。