なぜAI導入は失敗する？ 失敗事例から学ぶ傾向と対策

コメント

注目のコメント

• 加茂 倫明

  株式会社LabBase 代表取締役CEO

  ・2019年05月31日

  企業のAI導入に立ちはだかる「3つの壁」は企業と研究者の共同研究でもほとんど同じことがいえる。
  単純に新しいもの、流行っているものだから導入しよう、というスタンスで始めてしまうと成功が難しい。
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年05月25日

  まずは「入力と出力を明確にすること」が重要です。
  
  入力とは持っているデータのことです。出力はYes/Noの判定や数値(売上とかクリック率とか)だと嬉しい。「AIを使えばなにかできるはず」「AIでいい感じにしてよ」というのだと難しいです。
• 松崎 悠紀

  データアナリスト

  ・2019年05月22日

  AIにはフレーム問題というのがあります。
  将棋を覚えたら、その応用でチェスを覚えるといったことはAIにはできません（与えられた問題の外にある別の課題は解決できない）
  
  なので、なんでもはできません。
  
  また知能とは主に3つの役割に別れます。
  1.環境や状況を「認知」をする
  2.そこから可能な最適な行動の「意思決定」をする
  3.自身の置かれた状況から行動の行為生成（チューニング）をする
  
  どんな環境（や状況）で、どんな問題があり、どうゆう風に解決したいか？がないと導入は失敗しますね。