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AIプロジェクトは成功ばかりではない!~失敗するパターンは?~

AI

多くの分野でAIの活用が考えられている現在、様々なプロジェクトが立ち上げられています。

しかし、当然ながらすべてのプロジェクトが成功するわけではなく、中には失敗するものもあります。

失敗したプロジェクトにはどのようなものがあるのでしょうか?

 

 

AIプロジェクトはどう進められる?

 

なぜ、失敗するAIプロジェクトがあるのか、という点を知るために、まずはAIプロジェクトがどのように進められるのかを確認してみましょう。

あくまで基本的な流れではありますが、これを知らなければ原因もわからないでしょう。

 

 

AIプロジェクトは、まず企画からスタートします。

どのようにAIを活用するのか、というアイデアがなければ、まず開発は進みません。

そのアイデアを基にして、要件を定義していきます。

 

 

要件定義が終わったら、次は必要なデータを収集して精査していきます。

そのデータを基に、モデルを構築していきます。

また、それと同時にPoC、いわゆる概念検証を開始し、小さな規模でこの企画が実用できるものかどうかの検証を開始します。

 

 

この検証結果を基にして、評価と検証を行い、納得のいく結果が出たらいよいよ本格的な開発を開始します。

開発が成功したら、ここでようやく導入となるのです。

 

 

AIプロジェクトは、求めている結果が出るとは限らない不確実性が特徴です。

やってみなければ、実用が可能かどうかの判別が難しいのです。

そのため、AIの開発には検証というフェーズが非常に重要となるのです。

もしかしたら、無理だと諦めていた場合でも実用化が可能になるかもしれませんし、反対に、期待していたほどの効果が得られないかもしれません。

 

 

そのため、PoCはとても大切となるのです。

 

 

失敗するパターンは?

 

それでは、失敗するAIプロジェクトのパターンにはどのようなものがあるのでしょうか?

必ず当てはまるわけではありませんが、ここでは、失敗の原因となる事が多いパターンを紹介していきます。

 

 

まずありがちなのが、既存のシステムやフローにとらわれてしまい、新しい発想ができない場合です。

また、事前準備やデータ収集に時間をかけすぎてしまうような場合も、失敗しやすいようです。

 

 

そしてよくあるのが、そのプロジェクトを単体で見てしまう事で本当の価値に気づく事ができない、という点です。

他のプロジェクトと組み合わせる事で真価を発揮できるようなプロジェクトであっても、そこに気づかなければ失敗とみなされるかもしれません。

 

 

こうした失敗例を知っておき、同じような失敗をしないようにしましょう。

 

 

まとめ

 

AIは、多くの企業が注目しているため、実に多くのプロジェクトが立ち上げられています。

その中には、成功するものばかりではなく、失敗となってしまうものも少なくありません。

ですが、失敗するプロジェクトの多くは、いくつかのパターンに当てはまります。

失敗するAIプロジェクトのパターンをあらかじめ知っておき、成功するプロジェクトを考えましょう。

失敗から学ぶ事も大切ですね。

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