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ポスト・ビッグデータ時代の経営

製造業における
ビッグデータ活用の盲点と対策(2)

KPMGコンサルティング
【第3回】 2017年12月29日
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AIを業務の中で活用するにあたって

 AIを業務の中で活用するにあたって、最も重要な要素は、「AIのレコメンド精度」にあると筆者は考えます。レコメンド精度は、ディープラーニングの誤差関数より導出するLoss/Accuracyではなく、人間が見た際のレコメンドの違和感のなさ、信頼性を指します。例えば、AIのレコメンド結果を人が十分に信頼しない場合、人がAIの結果をすべて点検するというようなことが発生してしまい、業務効率の面では本末転倒と言えます。

 AIを業務の根幹で活用していくにあたっては、人がAIのレコメンド結果を信頼できる状態をつくる、という点を重視します。AIの学習時に有識者が参画することにプラスして、AIのレコメンド結果の徹底的な検証、AIによる分析処理の中での途中計算結果を見て、AIのレコメンド根拠を分析するといった対応を行います。

 KPMGが推進中のプロジェクトの中では、AIのレコメンド結果に対して95%の信頼性を得るまでに至っており、当該業務においては、将来的に現在の80%を超える業務効率化、さらには全量データ分析に基づくレコメンドによる、経営判断の高度化の達成が予想されています。

出典:KPMGコンサルティング
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ポスト・ビッグデータ時代の経営

「ビッグデータ」が活用され始めた企業の現場で「ハードウェア資源不足に対する危機感」が問題となりつつある。この潮目の変化にいち早く気づいたコンサルタントが、「ビッグデータ時代の終焉」と「ポスト・ビッグデータ時代」の経営の要点を明らかにする。

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