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ServiceNow Japan 株式会社

レポート

ServiceNow Japan 株式会社

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?

機械学習の有益性に着目し、機械学習への投資を増強する企業が増える中、目標とする生産性や収益を達成するためのさまざまな課題が明らかになってきた。これらの課題を克服し、機械学習への投資から最大限の価値を得る方法を探った。

コンテンツ情報

公開日 2017/12/15 フォーマット PDF 種類 レポート
ページ数・視聴時間 24ページ ファイルサイズ 5.78MB

要約

 「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。

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