機械学習からビジネス価値を引き出す5つのステップとは？

　「自身の思考の欠陥を発見できる」など、より迅速でより正確な意思決定を行うために、多くの企業が機械学習の活用を始めている。しかし、機械学習の技術が意思決定を自動化できるレベルに近づく一方で、データの欠如や旧式のプロセス、技能獲得の資金不足といったさまざまな課題が浮上している。

　中でも、最大の課題と位置付けられるのがデータの品質だ。機械による意思決定の基礎となるデータ品質が粗末なものであれば、価値が得られないだけでなく、リスクを増大させる恐れがあるのは当然のこと。そのため、例えばデータのサイロ化を防ぐ管理戦略を実施するなど、機械で活用できる、より高品質なデータのプールを作り上げる必要がある。

　本コンテンツでは、基盤を築き、データ品質を高めることをファーストステップとし、機械学習への投資を最大限に生かすために取るべき行動を、5つのステップに分けて解説している。機械学習の導入で少しでも課題を感じているのなら、ぜひ参考にしてほしい内容だ。