人工知能（AI）戦略の開発方法

AI戦略とは、ビジネスにAIを統合して運用効率を高めるためのロードマップを定義するものである。人工知能は、効率的なビジネス製品やサービスを作成するために使用できる。さらに、繰り返しのタスクを自動化することでビジネスプロセスを最適化できる。しかし、AIの潜在能力を実現するには、組織がAIの成熟度を決定し、課題を特定し、進捗状況を追跡するための戦略計画が必要である。

AIはビジネス景観に大きな影響を与え、イノベーションを推進している。AIの市場規模は2021年には約330億ドルで、2029年には約1400億ドルに達し、20.1%の年間成長率で成長している。また、ガートナーの調査によると、

• 80%のビジネス幹部は、AIの自動化を任何のビジネス上の決定に適用できるという考えを持っている。
• 72%の幹部は、必要なAIの才能をすでに持っているか、または入手できるという報告がある。
• 54%のAIアプリケーションがパイロットから本稼働への移行に成功している。

このブログでは、AI戦略とは何か、その計画と実施の段階、そしてその利点について探究する。

AI戦略とは何か

AI戦略なしでAIベンチャーを開始すると、複雑な状況、曖昧な期待、予期せぬ遅延、そして最終的にプロジェクトの放棄につながる。組織は、ビジネス成長を導くための実行可能なAI戦略を定義する必要がある。そのためには、AIのニーズ、必要なリソース、タイムラインを定める必要がある。

フェーズ1 – ビジネス計画とAI

ビジネス戦略とAI戦略

組織がAI戦略を作成する第一歩は、目標と目的を特定することである。組織はビジネス戦略を再検討し、AI戦略と一致させる必要がある。この段階で、組織は以下の質問に答える必要がある。

• 私たちのビジネス目標は何か、それを達成するためにAIはどのように役立つか?
• 私たちはどこで、どのようにAIを使用するのか?
• AI戦略を実行するためにどのようなリソースが必要か?

ユースケースの特定

ユースケースの特定は、上記の質問から自然に生じるステップである。この段階で、組織は痛み点を特定する必要がある。そこで、組織は3〜5つの関連するユースケースをリストし、それらを重要性に基づいてランク付けし、ビジネス目標を達成したり、主要なビジネス上の問題を軽減したりできるものを選択する。たとえば、医療におけるコンピュータビジョンの使用（CTスキャンの分析など）。

フェーズ2 – 実施（実行可能なAI戦略のためのステップバイステップのプロセス）

データ戦略

AIなしにはデータがない。データは組織にとって重要な資産である。データ戦略とは、組織がデータを管理するための包括的な計画を指す。会社はデータソースを特定し、データをストアし、更新し、ビジネス目標とAI/MLパイプラインのために使用する必要がある。AI戦略を策定する際、会社はデータ戦略をAI戦略と一致させる必要がある。

監査とリスク評価

AIアプリケーションは、変数 such as 色、性別、人種が変更された場合に中立的である必要がある。偏ったAIアプリケーションは有害である可能性がある。法的、倫理的、社会的考慮のために、徹底的なリスク評価が必要である。
この目的のために、監査者はAIフレームワーク、データ規制、AI倫理を使用して監査を行う。MLパイプラインのリスク評価を実施することで、組織はAIシステムへの信頼を構築する。

テクノロジーインフラストラクチャ

テクノロジーインフラストラクチャとは、AI戦略に必要なハードウェアとソフトウェアを指す。この段階で、組織は計算能力、プログラミングライブラリ、フレームワーク、クラウドコンピューティングサービス、データ処理および分析ツール、デプロイメントツールを決定する必要がある。

熟練した人材

組織は、AIシステムを構築するために必要なチームを特定する必要がある。データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ソフトウェアエンジニア、AIアーキテクトが、AIアプリケーションを作成するために必要である。組織は、人材要件を人事チームに伝える必要がある。人材の募集は、組織が必要とするAI製品の種類によって異なる。言語モデルには、NLP（自然言語処理）に熟練した従業員が必要である。オブジェクト検出には、コンピュータビジョンに経験のある従業員が必要である。
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実施

すべてが整ったら、計画を実行する時間である。実施には以下のステップが含まれる。

• データ収集
• データ前処理
• データ分析
• モデリングと評価
• デプロイ

AIアーキテクトは、組織のAI目標を理解し、チームをリードする。データアナリストは、データエンジニアからデータを受け取り、前処理を行う。前処理および分析後、データアナリストは重要な洞察をチームと利害関係者に共有する。機械学習エンジニアは、モデリングのための適切な検証戦略を作成する。モデリングの結果が最も優れたモデルが選択された後、ソフトウェアエンジニアリングチームはモデルをデプロイするための安全なプラットフォームを選択する。デプロイ後、モデルは継続的に監視および更新され、望ましい結果が得られる。

AI戦略を持つ利点

効率性の向上: AIは意思決定に優れており、繰り返しのタスクを自動化できる。繰り返しのプロセスを自動化することで、従業員は高価値のタスクに集中できる。

明確性: 明確に定義されたAI戦略は、容易に従えるロードマップを作成し、成功する可能性が高い。AI戦略では、チーム内のすべての人の役割と責任が伝達される。また、利害関係者がベンチャーに投資することへの信頼を高める。
競争優位性: AI戦略を持つことで、組織は他社に対して優位性を得ることができる。たとえば、AIアプリケーションを使用する監査会社は、より迅速に仕事ができるため、より多くのビジネスを行うことができる。

AI戦略 – 将来への道

AI戦略は、データ戦略とともにビジネス戦略にAIを統合するための組織の包括的な計画である。AIエコシステムは、最先端の研究方法、膨大なデータ、そして大量の計算リソースによって、指数関数的に成長し続ける。組織は、AIブームから最もよく利益を得るために、AI戦略を最新の状態に保つ必要がある。

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