AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座）を一度受けてみようと思います。
第二回のまとめ記事です。
1. AIプロジェクト選定のフレームワーク
- 学び: ビジネス価値とAIの実現可能性が交差するプロジェクトを見つけるというシンプルかつ効果的なアプローチが示されました。
- 実用性: このアプローチは、プロジェクトが技術的に可能であるだけでなく、ビジネス的にも意味があるかを明確にする助けになります。
- 評価: 非常に有益。特に企業の戦略と技術が一致するかを考える良い指針です。
2. 適正評価（Due Diligence）
- 学び: 技術面（パフォーマンスの達成可能性、必要なデータ、時間の見積もり）とビジネス面（コスト削減、収益増加、リソース効率）での評価の重要性が強調されました。また、倫理面での適正評価も言及されました。
- 実用性: 大規模プロジェクトでの時間やリソース配分に不可欠なプロセスで、特にリスクのあるプロジェクトに役立つ内容です。
- 評価: 実践に直結しており、今後のAI導入プロセスの標準手法として活用できます。
3. AIチームとの連携
- 学び: プロジェクト成功には、明確な許容基準（例: 精度やパフォーマンス）を設定し、訓練データとテストデータの重要性を理解する必要がある点が示されました。
- 実用性: AIエンジニアやチームと効果的に連携する具体的な方法が明確に述べられており、実務で役立つ内容です。
- 評価: 特に非技術者がAIチームと共同作業を行う際のギャップを埋める良い指針です。
4. ツールと技術の理解
- 学び: TensorFlowやPyTorchなどのオープンソースツール、GPUやクラウドデプロイ、エッジデプロイといった技術的な要素が具体例とともに説明されました。
- 実用性: 実際のAIプロジェクトで使用されるツールや技術の概要を知ることで、技術選定の際の指針になります。
- 評価: 技術的知識のある人だけでなく、ビジネスリーダーにも役立つ、バランスの取れた内容でした。
全体の評価
AIプロジェクトを始める前に考慮すべき事柄を包括的にカバーしており、実際のプロジェクトでの応用に最適化されています。
以下の点が特に印象的:
- 実務重視: 実際のプロジェクトで直面する課題を解決するための実践的な指針が多く、すぐに活用可能です。
- バランス: 技術面、ビジネス面、倫理面と幅広い視点が取り入れられており、視野を広げる助けになります。
- 非技術者への配慮: 専門知識がない場合でも、AIプロジェクトを推進するための基本的な概念やステップが簡潔に解説されています。
