【AIと企業戦略】いよいよ概念実証実験 『ダブルハーベスト』CHAPTER6＃5
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
いよいよAIの実装に向けて動いていきましょう。最適な本、『ダブルハーベスト 勝ち続ける仕組みをつくるAI時代の戦略デザイン』を見ていきます。
是非ご購入ください！！
目次は以下です。
【Prologue】勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」──ハーベストループとは何か?
【Chapter 1】AIと人とのコラボレーション──ヒューマン・イン・ザ・ループ
【Chapter 2】AIで何を実現するかを見極める──戦略デザイン構築のための基盤づくり
【Chapter 3】戦略基盤を競争優位に変換する──戦略デザインとしてのAI
【Chapter 4】データを収穫するループをつくる──ハーベストループでAIを育てる
【Chapter 5】多重ループを回して圧勝する──ダブルハーベストこそ最強の戦略
【Chapter 6】ハーベストストーリーを実装する──AIプロジェクトマネジメントの考え方
【Epilogue】地球をやさしく包む「最後のループ」──SDGsとハーベストループ
CHAPTER6！ストーリー作りをしていきます。
昨日の記事は以下です。
■【Chapter 6】ハーベストストーリーを実装する──AIプロジェクトマネジメントの考え方
いよいよ実装です！以下の流れでした。
■ストーリーを完成させる（シングルライン構想、ハーベストループ構想、ダブルハーベストループ構想）
■シングルラインの初期モデル構築
①KPIに落とし込む
②推論パイプラインのデザインとプレビュー
③初期データの確定と準備：アノテーションとシンセンス
④初期実装とファインチューニング：PoC
⑤蓄積データの「型」特定
⑥UI/UXデザイン
■ハーベストループ構築
⑦実装とデプロイ
⑧クオリティチェック
■ダブルハーベストループを回し続ける
⑨実運用と継続効果検証
具体的ですが、どのようにするのでしょうか？明日以降で解説！
昨日は、推論パイプラインの作り方を見ました。基本的には専門家に任せてよいですが、把握はしておく必要があります。本日は④です。
④初期実験とファインチューニング
さて、①でKPIを定めましたが、これを達成するには精度が必要です。
たとえば、データ入力要員を２割削減するには、８０％から９０％くらいの精度がいるかもしれない。そこで、本当にそれだけの精度がでるのか、システム実装前にアルゴリズムだけつくって試してみる必要がある。
いわゆる概念実証、PoCと呼ばれるものですね。
アイデアが想定通り動くかを検証するわけです。しかし、ここでいきなり８０％の精度を追う必要は無いそうです。
最初はせいぜい３０％くらいの精度しか出ないかもしれない。そこで何をすれば精度が上がるか、何度かループを回しながらファインチューニングしていく。見込み通り精度が上がれば、実装プロセスに進めばいいが、どうやっても目標数値に到達しそうにないときは、プロジェクトそのものが打ち切りになることもある。それを見極めるのが、このステップだ。
あまり肩ひじ張らず、うまく行く見込みを作るわけです。ここは、ダブルハーベストループでいう、シングルラインに当たります。
しかし、この見極めが難しそうですね。精度が出ないからすぐ打ち切り！とか、なんとなくうまく行きそうなのでやった結果、精度全く上がらなかったとか。腕の見せ所かもしれません。
草場壽一
https://sinlab.future-tech-association.org/
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