AI導入における7つの典型的なアンチパターンとは？

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• 日本HP

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  ・2019年08月14日

  2019年4月22日~24日にかけて、日本最大級であるグローバルAIカンファレンス「AI/SUM（アイサム）: Applied AI Summit」が開催されました。テーマは「AIと人・産業の共進化」。
  
  「ディープラーニングを産業実装するために ：メディア認識を現場で活用するための論点」というテーマで講演したのは、株式会社Laboro.AI代表取締役のCTO藤原 弘将氏。機械学習およびディープラーニングを用いたプロジェクトを進める藤原氏。AIのビジネス導入という観点では、あらかじめ必要な機能を限定したうえで取り入れる手法が現時点では最良だと言えます。こうした考えのもと、Laboro.AIではクライアントのAI導入時に行っているアプローチや、実際のプロジェクトを通して得た知見と、失敗事例である「アンチパターン」を語って頂きました。
  
  実証実験から本格的なAI導入展開に入るとリソース増強が求められます。これらを無駄にしないためにも、藤原氏が紹介したアンチパターンを反面教師に、自社の現場に最適な導入の形を模索する必要がありそうです。
• 安部 正一郎

  株式会社Pros Cons 代表取締役

  ・2019年08月14日

  2019年になり、AIプロジェクトの失敗事例や成功に必要な要素のコメントがぐっと増えた
  AIは幻滅期にあると言う向きもあるが、正しい理解促進がされることは健全な業界発展に非常に重要だと思う
• Sakimoto Yuta

  AIコンサルファーム アカウントマネージャー

  ・2019年08月14日

  あるある失敗談がまとめられており、AIプロジェクトに関わる人は全員読んでほしい