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AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

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これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。
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2019年4月の記事一覧

ITプロジェクトの失敗はエンジニアのせいではない

ITプロジェクトに参画するには色んな立場があると思います。ざっと上げるだけでもこんな感じで、失敗する要因はだいたい決まっています。プランニング不足です。 ・受託開発を請けた開発会社として ・プロジェクト支援依頼を請けたコンサルタント・PMOとして ・事業会社のプロジェクト運営側として 私はSIer→事業会社→独立してコンサルタントというキャリアを歩んできましたので、全ての立場でITプロジェクトに参画させて頂きました。上手く行った案件もあれば、そうではなかった案件もありまし

データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な4つのポジション」

分業チームの必要性AI.Accelerator座長の進藤さんのツイッターで以下のような内容がありました。 私の認識でも、データ分析・AI導入は、今の時点(2019年4月時点)では多くの企業に取って「チーム戦」を取らざるを得ないと考えています。それも、「社内の人間・社外の人間を含めたワンチーム」によるチーム戦です。 サッカーをするならゴールキーパー、ディフェンダー、ミッドフィルダー、フォワードが必要なように、自社にいる人材で賄えるならよいし、そうでないなら社外のチームと協力

AIは目的じゃなく手段だよね論に反論はしないけれど、目的にしてもいいと思う

「AIは手段であって目的じゃない。課題の整理から行なって、そこにAIがフィットするようだったら、AIを検討しよう」 みたいな話が最近市場としても多く上がるようになってきた気がしている。 課題を発見できる人からすれば、これは正論であるし、ある程度AIというものが何でもできる魔法のツールではないんだな、という市場の共通認識ができてきたが故に、増えてきている話題だと思う。 これはAIに限った話じゃなく、新しいテクノロジー全般に当てはまるし、僕もずっと言っていたことなので全く異論は