【AIと企業戦略】データの型、とても大事 『ダブルハーベスト』CHAPTER6＃6
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、本日は⑤です。
⑤蓄積データの「型」特定
概念実証後、ループを回していくわけですが、どのようなデータが蓄積していくかは、始めにストーリー作りをしているので、イメージで来ているはず。例として、以前みたモービルアイのループでは、路上の画像データと位置情報を取得しています。
このとき、ただ漫然と画像データを集めているだけでは、どこかのフォルダにひたすら画像がたまっていくだけで、データはあるけど使えない状態になってしまう。いつ、どこでがわかるだけではダメで、どの車種の車が、どういう天気・明るさの時に、時速何キロで、道路のどちら側を、走っているときの画像なのかがわからなければ、後でビッグデータ解析することが出来ない。
これ、すごく重要ですね。やはりストーリーの作り込みが必須です。そこで、解析に必要なメタ情報を全部書き出して、事前に定義する必要があります。メタ情報は以下をご参考に。
あとからこんな情報必要だった！！となると大変です。あとから追加では、前のデータが無駄になります。戦略的にデータの型を決めておく必要があります。それがこのステップです。
データの型を細かく決めておくことで、いわゆるコールドスタート問題を最小限に抑える効果もある。
コールドスタート問題、恥ずかしながら初めて聞きましたが、おそらく以下の記事のものかと。
本書では、以下のように定義されています。
ステップ④まででAIモデルは出来たとはいえ、最初はたいした価値は生まれない。しばらく回してみてはじめて価値が出てくるのだが、それまでは低空飛行を続ける。これがコールドスタート問題。
たしかに、これだとプロジェクト終了になってしまいます。これを防ぐためにも、価値がでるように、データの型を決めるわけです。
ここ、実は一番難しいのではと思います。ストーリーを綿密に練りこむ必要があるため、どちらかというとウォーターフォール的なアプローチのような。アジャイル的にストーリーは決められるのでしょうか？
草場壽一
https://sinlab.future-tech-association.org/
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