AI プロジェクトを考える – 2

2017年12月19日 by Tomoyuki HAYASHIDA
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いくつかの大手 SIer が、AI 化へのフレームワークを発表していて、網羅性の高いプレゼンテーションなのですが、ユーザとしてついて行けるかなと思うこともしばし。

もし、一般ユーザ(先進的な中堅企業)が、AI を業務に取り入れようとした場合、以下のようなマイルストンになるのかなと考えています。

1. ビジネス課題における解決方法が、AI システムに適合しているか?
(※ ヒトが出来ることのほとんどは、AI が実行出来る)
2. その課題の解決方法において、AIシステムとAIを利用しないシステム(現行の仕組みを含む)の比較
(※ 運用、超概算コスト、その他)
3. システムの大まかな構成設計案(概算コストを含む)とプロジェクト体制案の策定
(※ 関係者全員のイメージ共有のため)
4. 机上 PoC 用教師データ/予測データの収集
5. AI による 机上 PoC(トライアルテスト)の実施(複数の AI ベンダー)と評価
(※ 分類/回帰における精度や適合率)
6. AI システム化の推進/撤退の決定
7. AI パートナーの仮決定とプロジェクト体制の構築
(※ この段階では、まだ最終的なプロジェクト決定ではない)
8. プロジェクト体制における詳細
(※ データエンジニア、データサイエンティスト、AI 技術者、業務 SE)
9. システム詳細設計(基本、モジュール、ハード、ソフト、冗長化等)の決定
10. システム運用設計(異常系)
11. システムの評価(運用、コスト、性能、その他)
12. プロジェクトの承認/撤退の決定
13. 各モジュールテスト(PoC 精度向上施策、調整)
14. 結合テスト(PoC 精度向上施策、調整)
15. 総合テスト(PoC 精度向上施策、運用、異常系)
16. 詳細運用設計
17. 三か月~半年の実運用テスト(本番ラインでの並行稼働)

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