業務にAIや機械学習を組み込むときの考え方
こんばんは。it-daxです。
AIとか機械学習を使ってみたいけどどう検討したらいいかよく分からない、といったお悩みを持っている方は大勢いらっしゃると思います。
業務を自動化したい
将来を予測したい
色んなことに答えてくれるチャットbotがほしい
などなど。
『ぼんやりとやりたいことはある。しかしどうやって検討を進めていけば良いか分からない』
そんな方向けです。
実が大まかな検討ステップと整理方法が分かれば難しいことではありません。
分からなかったら私のTwitterにご連絡ください。
検討ステップ
おおまかにこの4つのステップに分けられます。
Step1 業務フロー分析
業務フロー分析では実現可能性は度外視し、できたら良いなというアイデアをどんどん書き込んでいきます。
もしワークショップ形式で行うのであれば、絶対的な原則としてアイデアを否定するような発言はNGです。
最後に取捨選択すればいいのでどんどんアイデアを出しましょう。
業務フローの粒度もあまりこだわらなくて良いです。
全員が理解できることが重要です。
Step2 AIなどでできることを整理
できることの整理では、アイデアはどのような機能を持ち、どのようなデータが必要か整理します。
これも綺麗に整理する必要はなく、マインドマップなどでブレイクダウンして整理すると良いでしょう。
下図は汚く書いていますが、このレベルで問題ありません。
作っていく中で共通認識を持った上で、後から見返したら思い出せるような記載となっていれば大丈夫です。
機能とデータを整理したらビジネスとシステムの整理をします。
どんなビジネスの目的があって、なにを実現したいのか
機能(手段)はなにか
必要となるデータは全て揃っているのか
どのような処理か
画面イメージが必要な場合は、処理の部分をワイヤーフレームで表現するのもOKです。
Step3 ネクストアクション策定
ここまで整理したら大体やりたいことの整理と、やらなければいけないことが見えてきたと思います。
データが揃っているのであれば、ベンダーと相談を始めても良いでしょう。
この先を整理するのには専門的な知識が必要となります。
社内に専門の部隊がいれば、こういうことやりたいんだけど〜と話しかけてもいいタイミングです。
嬉々として開発計画を立ててくれるでしょう。
非デジタルのデータが取れないといけないのであれば、デジタルデータとして取得するようなアクションを立てなければいけません。
どのような方法ならデジタルデータとして取得できるか、また別の検討が必要となります。
可能であれば取得できていないデータの分野に詳しいベンダーに相談してみてもいいかもしれません。
Step4 PoC
本当に目的が実現できるほどの精度や動作をするのか実証する必要があります。
最初から全て作ることはリスクが高くなる場合があります。
技術的な不確定要素をPoCによって払拭してから本体の開発を進めましょう。
おわりに
Step3以降はテーマや状況によって大きく変わるので具体的な記載を避けました。
そのせいで後半あっさり終わってしまいました…。
紹介した方法に沿ってやる必要はなく、追加の項目やメモ書きなど増やしても全然OKです。
わたしの基本的なスタンスは、最初はラフに、あとからリッチに、となっています。
今回はラフの部分です。
ゴールが見えていないのにリッチにやってもしょうがないですからね。
noteの閲覧数やスキの数を増やしたいです。
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