空前のAI(人工知能)ブームで、AI導入を検討する企業が増えている。しかし、AIやプロジェクト管理の基本を知らず、「AIを導入すればうまくいくはず」と先走って、失敗に終わるケースが多いのもまた事実。AIプロジェクトを失敗に終わらせないために、「成功の法則」を知ろう。 

典型的な失敗パターンは4つ

 人は成功よりも失敗から多くのことを学ぶ。成功の法則を知るには、典型的な失敗事例を学ぶのが近道だ。

 国内最高レベルのデータサイエンティスト集団、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング常務執行役員の池田拓史氏は、AIプロジェクトの典型的な失敗パターンとして次の4つを挙げる。それは、「ベンダーロックイン型」「データよりも情熱型」「孤独な挑戦型」「先送り型」の4つである。

 例えば、ベンダーロックイン型は伝統的な大企業に多い。データよりも情熱型は体育会系企業やスタートアップ企業、孤独な挑戦型は理系社員の多い企業、先送り型は保守的な企業にそれぞれよく見られる。

 「わが社はこのタイプに当てはまりそうだ」と思ったら、本ページ下部のリンク先からダウンロードできる資料に目を通して、プロジェクトが失敗しないように予防策を講じてほしい。

 実際にプロジェクトが始動したら、AIモデルを使ったPoC(概念実証)、AIシステムの本番稼働(実装)へと進んでいくのが、一般的なロードマップだ。しかし、AI活用プロジェクトに初めて取り組む場合は、ロードマップをきちんと頭に入れないまま走り始めてしまうケースが少なくない。そうしたことのないように、本資料ではプロジェクトのロードマップや、プロジェクト推進組織の作り方も具体的に示した。

 世の中は、多くのソフトウエア製品やITサービスを、サブスクリプション(定額課金)形式で利用する時代になっている。本資料では、AI活用を少ない初期投資で始められるサブスクリプション型サービスについても紹介している。

資料ダウンロードのご案内

もしも、AI活用プロジェクトの
リーダーに任命されたら


プロジェクトの立ち上げからAIシステムの本番稼働まで、3つのステップで学ぶ成功のヒント。

〈主な内容〉
・ステップ1:立ち上げ編
  その業務領域にAIは活用できるのか

・ステップ2:PoC(概念実証)編
  肝心なのはKPIよりKGI

・ステップ3:ビジネス(本番稼働)編
  AIもサブスクで活用する時代に

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