人工知能の実装を成功させるための手順は何ですか?

人工知能の導入は一度やれば完了というものではなく、広範な戦略と継続的な調整のプロセスが必要です。

ここでは、企業が人工知能の実装を成功させ、人工知能と機械学習がその可能性を最大限に発揮できるようにするための重要な実装手順をいくつか紹介します。

人工知能と機械学習は、ビジネスのバズワードからより広範なエンタープライズ アプリケーションへと移行しつつあります。戦略と導入に関する取り組みは、エンタープライズ クラウド戦略のサイクルと変曲点を彷彿とさせます。企業はクラウドに移行するかどうかの選択がなくなり、いつ、どのように移行するかのみを選択できるようになります。人工知能と機械学習の実装戦略は、企業がアプローチを構築するのと同じ進化モードにあります。

調査会社 Forrester が発表した調査報告書によると、企業のテクノロジー意思決定者の 3 分の 2 近くが人工知能を導入済み、導入中、または利用を拡大しています。このアプローチと取り組みは、企業内のエンタープライズ データ レイクによって推進されていますが、コンプライアンスと低コストのストレージのせいで、そのほとんどはアイドル状態にあります。この豊富なナレッジ ベースを活用し、人が尋ねていない質問や尋ねる方法が分からない質問に AI が答えられるようにすることは、企業が理解する必要がある利点です。

AI 中心のシステムへの支出は 2026 年までに 3,000 億ドルを超えると予想されており、この利益には価値があり、プレッシャーに適切に対処する必要があります。

今後数年間、あらゆる業界の組織が引き続き人工知能と機械学習テクノロジーを採用し、中核となるプロセスとビジネス モデルを変革して、機械学習システムを活用して運用を強化し、コスト効率を向上させるでしょう。ビジネス リーダーがこのテクノロジーを最大限に活用するための計画と戦略を策定し始めるとき、人工知能と機械学習を導入する道は競争ではなく旅であることを覚えておくことが重要です。企業はまず次の 8 つのステップを検討する必要があります。

1. ユースケースを明確に定義する

ビジネス リーダーとそのプロジェクト マネージャーは、まず時間をかけて、AI に解決してほしい特定の問題や課題を明確に定義し、明確にすることが重要です。目標が具体的であればあるほど、AI 導入が成功する可能性が高くなります。

たとえば、「オンライン売上を 10% 増加させたい」と述べている企業は、十分に具体的ではありません。代わりに、Web サイト訪問者の人口統計を監視することでオンライン売上を 10% 増やすことを目指すなど、より明確な声明の方が、目標を明確にし、すべての関係者に明確に理解してもらうのに役立ちます。

2. データの可用性を確認する

ユースケースが明確に定義されたら、次のステップは、適切なプロセスとシステムが、必要な分析を実行するために必要なデータを取得および追跡できることを確認することです。 。

データの取り込みとラングリングには多くの時間と労力がかかるため、企業は、適切なデータが十分な量で、年齢、性別、民族などの適切な変数や特性を使用して取得されるようにする必要があります。成功を収めるためにはデータの量と同じくらいデータの品質も重要であり、企業はデータ ガバナンス手順を優先する必要があることを覚えておく価値があります。

3. 基本的なデータ マイニングを実施する

企業にとって、モデル構築演習を実行することは誘惑に駆られるかもしれませんが、最初に簡単なデータ探索演習を実行して、データの前提条件を検証し、理解。そうすることで、ビジネスの主題に関する専門知識とビジネス洞察に基づいて、データが正しいストーリーを伝えているかどうかを判断するのに役立ちます。

このような演習は、企業が重要な変数や特徴が何であるべきか、またはそうなる可能性があるのか​​、潜在的なモデルへの入力として使用するにはどのような種類のデータ分類を作成する必要があるのか​​を理解するのにも役立ちます。

4. 多様性と包括的なエンジニアリング チームを構築する

AI モデルを真に成功させるには、モデルを管理するチームがさまざまなアイデアや視点を持ち込む必要があります。そのためには、性別、民族性、多様性などの人口動態および社会的要因を考慮して、可能な限り幅広い人口からスタッフを採用し、含める必要があります。

テクノロジー業界やビジネス全体でスキルギャップは依然として顕著ですが、あらゆる背景を持つ従業員を採用して維持することでこれを緩和し、AI モデルを可能な限り包括的で実用的なものにすることができます。したがって、企業は時間をかけて自社の業界のベンチマークを行い、より多くの代表者が必要な分野を特定する必要があります。

5. モデル構築方法を定義する

仮説が達成すべき最終目標に焦点を当てるのではなく、仮説自体に焦点を当てる方が良いでしょう。テストを実行してどの変数または特徴が最も重要であるかを判断すると、仮説が検証され、その実行が改善されます。

すべての関係者が同じ認識を持っていることを確認し、確実に認識するためには、継続的なフィードバックが重要であるため、企業全体のビジネスおよびドメインの専門家の多様なグループが関与する必要があります。実際、機械学習モデルの成功は特徴エンジニアリングの成功に依存しているため、より優れた特徴を導き出すことに関しては、アルゴリズムよりも主題の専門家の方が常に価値があります。

6. モデル検証方法の定義

パフォーマンス尺度の定義は、複数のアルゴリズムの結果を評価、比較、分析するのに役立ち、特定のモデルをさらに改善するのに役立ちます。たとえば、正しい予測の数を実行された予測の総数で割った値に 100 を乗じた分類精度は、分類のユースケースを扱う場合の優れたパフォーマンス指標となります。

データは 2 つのデータセットに分割する必要があります: 1 つはアルゴリズムがトレーニングされるトレーニング セットで、もう 1 つはアルゴリズムが評価されるテスト セットです。アルゴリズムの複雑さに応じて、これはデータのランダムな分割 (トレーニング用に 60%、テスト用に 40% など) を選択するだけで済む場合もあれば、より複雑なサンプリング プロセスが必要になる場合もあります。

仮説のテストと同様に、結果を検証し、すべてが正しい方向に進んでいることを確認するには、ビジネスおよびドメインの専門家が関与する必要があります。

7. 自動化と運用環境への展開

モデルを構築して検証したら、運用環境に展開する必要があります。数週間または数か月にわたる限定的なロールアウトから始めて、ビジネス ユーザーがモデルの動作と結果について継続的なフィードバックを提供できるようにし、その後、より幅広いユーザーにロールアウトします。

データの取り込みを自動化するには、適切なツールとプラットフォームを選択し、結果を適切な対象者に広めるためにシステムを導入する必要があります。プラットフォームは、組織のエンド ユーザーのさまざまな知識レベルに対応する複数のインターフェイスを提供する必要があります。たとえば、ビジネス アナリストはモデルの結果に基づいてさらなる分析を実行したい場合がありますが、一般のエンド ユーザーはダッシュボードと視覚化を通じてデータを操作することのみを希望している場合があります。

8. モデルの更新を継続する

モデルがリリースされ、デプロイされて使用できるようになったら、組織はその有効性を理解することでモデルを更新できるようになるため、継続的に監視する必要があります。必要です。

モデルはさまざまな理由で古くなってしまう可能性があります。たとえば、市場の力学が変化する可能性があり、ビジネス自体やそのビジネス モデルも変化する可能性があります。モデルは将来の結果を予測するために履歴データに基づいて構築されますが、市場の動向が組織がこれまでビジネスを行ってきた方法から逸脱すると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。したがって、モデルを最新の状態にするにはどのようなプロセスに従う必要があるかに注意することが重要です。

エンタープライズ AI は誇大広告から現実へと急速に移行しており、ビジネスの運営と効率に大きな影響を与えるでしょう。今すぐ時間をかけて導入計画を立てることで、企業は将来的にそのメリットを享受できる有利な立場に立つことができます。

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