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

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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）
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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	AIに過度な期待を持っている AIの定義が関係者で共有されていない
企画編	AIを導入することが目的になっている主体性をもったプロジェクトになっていないデータの量と質が揃っていない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	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 PoVフェーズがない
導入後編	AIのメンテナンスを考慮していない AIシステムの改修を考慮していない

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