[調査・レポート]

AI導入に失敗する10個のポイント、情報技術開発が解説PDFを公開

2019年11月11日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部)

情報技術開発(tdi)は2019年11月11日、AI(人工知能)の導入に失敗するポイントを10個にまとめ、ヒント集として公開した。資料は全7ページのPDFファイルで、「アウトプットの精度をチームメンバーで合意できていない」といった全10個の失敗ポイントを挙げて、それぞれについて解説している。

図1:PDF資料『AI導入に失敗するポイント10―ビジネスでAI活用を成功させるためにどうするべきか?』の表紙(出典:情報技術開発)図1:PDF資料『AI導入に失敗するポイント10―ビジネスでAI活用を成功させるためにどうするべきか?』の表紙(出典:情報技術開発)
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 情報技術開発は、ユーザー企業に対し、ビジネス向けのAIの導入を支援している。同社は今回、導入支援の現場から得た知見から、AIを導入する際の課題となりやすいポイントを10個にまとめた。こうして、PDF資料『AI導入に失敗するポイント10―ビジネスでAI活用を成功させるためにどうするべきか?』を公開した(図1)。

 資料は全7ページで、10個の失敗ポイントについて解説している(記事末の表1)。

 例えば、アウトプットの精度をチームメンバーで合意できていない」という失敗ポイントでは、100%の精度を求めるのではなく、人間にさせた場合の精度や時間・コストと比較しながら、AIに求める精度レベルを決めるべきだとしている。

表1:AI導入における失敗ポイント10個を解説している
前提編
  1. AIに過度な期待を持っている
  2. AIの定義が関係者で共有されていない
企画編
  1. AIを導入することが目的になっている
  2. 主体性をもったプロジェクトになっていない
  3. データの量と質が揃っていない
  4. アウトプットの精度をチームメンバーで合意できていない
開発手法編
  1. アジャイル型ではなくウォーターフォール型で進めている
  2. PoVフェーズがない
導入後編
  1. AIのメンテナンスを考慮していない
  2. AIシステムの改修を考慮していない
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