【AIと企業戦略】AIプロジェクトの注意点！　『ダブルハーベスト』CHAPTER6＃10

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！！

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

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
９ステップを経て、ダブルハーベストループを実装しました！やった！改めて以下の流れでした。

■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

昨日、AIプロジェクトマネージャーが知っておくべきことをまとめました。まずは９ステップの理解は必須でした。
AIプロジェクトと通常のソフトウェアプロジェクトの根本的な違いは、不確実性でした。

たいていのソフトウェアプロジェクトは先の工程がだいたい読めるので、作業を細かなタスクにブレイクダウンした一覧表ＷＢＳや、タスクの進捗が一目でわかるガントチャートを作って進捗管理することになる。
AIの場合は、初期実験に何日かかるか誰にもわからない。想定どおり動くかどうか、やってみなければわからないのに、３日でプロトタイプを完成しろ、５日で精度７割超えなければアウト、と期限だけ設定されても、現場は困ってしまう。

ここを見ていきます。

AIプロジェクトでは、最低これは欲しいも大事ですが、最大ここまで、を設定する発想が求められるそうです。

試してみたら精度が７割の可能性もあるし、９割の可能性もある。
７割の時はこういう管理画面ならカバーできるし、９割までいけば別のシステムもあり得るといった具合に、柔軟に考える必要がある。

うーむ、わかるようなわからんような。ありがちな例が本で議論されています。

よくありがちなのが、ステップ②～⑤のAI部分と、ステップ⑥以降のソフトウェア部分のすれ違いだ。
ステップ⑥で、エキスパート・イン・ザ・ループのシステムはこうなっているので、AIでは９割精度を出してもらわないと困る、といったコミュニケーションのしかたをしていると、あとになってそれは無理、となりかねない。

・AIの成長を見込んで柔軟な契約を結ぶ
AIプロジェクトの不確実性が二種類あります。
仕様的な不確実性と、技術的な不確実性です。仕様的な不確実性は上記でみてきました。技術的な不確実性はどうでしょうか？

仕様は確実に満たすけれども、技術的には不確実というのがマズいパターンだ。技術的に不確実なら、使用も柔軟にしておいて、あとから交渉可能にしておく必要があるということだ。

このあたり、大事なのでまた明日まとめます。

草場壽一

https://sinlab.future-tech-association.org/