仕事で使えるAIリテラシー

AIは育てるもの 出遅れればビジネスで致命的となる恐れも

高田朋貴
高田朋貴

 AI(人工知能)の開発サービスを提供しております、株式会社SIGNATEの高田朋貴と申します。AIを開発・運用するために必要な人材の条件や、AIを適切に活用していくためにビジネスパーソンが身につけるべきリテラシーについて紹介していく本連載。第6回は、「AIに投資する意義」について説明させていただきます。

 明確に説明できない投資効果

 前回、AIの活用には「開発と同じくらい運用も大切」というお話をさせていただきました。

 AIを導入する際、経営企画室や総務といった「現場をサポートする部署」から現場へ「便利な機械」を一方的に押し付けるようでは、現場に受け入れてもらえず、結果として思うように活用されません。また、AIはまさに「学習する機械」であり、日々の運用の中で精度を向上させていくため、運用当初においては、そのサポートとして現場の協力が必要不可欠です。だから、開発の段階から運用を見据え、現場を巻き込んでいくことが大切だというお話でした。

 しかし、多くの人はこう思うかもしれません。「相当な予算をかけるのに、運用に手間がかかっては本末転倒ではないか?」「そこまでして投資する意味はあるのか?」と。今回の記事では、この疑問に答えたいと思います。

 AIは前提として、「実際の精度は、作って動かしてみないとわからない」という特徴があります。AIの精度はデータの質と量に依存するため、「どのくらいの導入効果があるのか?」を事前に推測することが難しいのです。

 一方、経営陣は導入の検討に際して、「売り上げはどのくらい変わるか?」「何%の業務効率化が期待できるか?」といった明確なメリットを求めるでしょう。これに答えが出せないとなれば、「リスクになる投資は見送るべきだ」という集団心理が働くのは組織の常というものです。

 AIには「納品」がない

 もちろん、AIの本開発の前にはPoC(Proof of Concept=概念実証)の段階が欠かせません。実際のデータを使い、プロトタイプを作って効果を検証する過程です。小規模な開発で検証しておくことで、投資効果にある程度の見通しを得ることができます。

 ただ、プロトタイプはあくまでプロトタイプであり、「当初想定した精度が出ない」からとPoCを何度も繰り返したあげく、導入にいたる前に高額なコストがかかってしまうといったことも、AI開発の現場では頻発しています。

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