最初の一歩から結果測定まで、機械学習のパワーを引き出すノウハウ集

　ビジネスの変革に向け、もはやAI・機械学習の導入は欠かせない要素となりつつある。業務効率化やビジネス最適化、迅速な意思決定、新機能の開発や新分野の製品開発につながるといったメリットは魅力的だ。その一方で、機械学習の導入は必ずしも容易ではなく、挑戦をためらう企業もまだ多い。

　そこで機械学習を実装するためのポイントを見ていきたい。まずは、チームの組織、目標、見通しの「文化的な変化」が必要となる。機械学習を普及させる上では、ビジネスチームと技術チームが協力し合い、優先事項を共有することや、経営陣が機械学習の取り組みをサポートし、失敗を許容する文化を醸成することが求められる。

　さらにはデータ戦略を策定してデータ品質を高め、機械学習で解決すべきビジネス課題を見極めるとともに、AI・機械学習のスキルアップにも取り組む。その上でパイロットプロジェクトの成功を基に持続可能なスケーリングへとつなげていくのが理想的だ。本資料では、このような機械学習プロジェクトの各段階における要素と成功事例、そして全てのステップをカバーする機械学習ソリューションを紹介する。