2019/06/09 HowからでなくWhyから始める

こんにちは。

今回は、AI/IoTのフォーラム「Deep Learning Lab」の記事について書きます。

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NTTコム「ディープラーニングの社会実装が進まない理由」として製造業の事例を紹介 DLLABイベントで | ロボスタ

この記事の中で、「製造業にAIを適用する際に考えるべき3要素」について書かれています。

まず、ビジネスの課題に沿って、IoTセンサー機器からデータを収集し、そのデータをAIが学習し、解析することで課題を解決する流れになるが、「AIで解くべき課題をまず明確にすること」「必要なデータを特定してIoTで収集・蓄積・解析」を行うこと、そして「その課題の解決に適したAIを用いること」が重要とした。

よく聞く「うまくいかない事例」に共通することとして、「AIで解くべき課題をまず明確にすること」が不明確なことが挙げられると思います。

経営トップが「AIを使ってなにかやれ」と言って、炎上する事例が記事になっていますが、結局のところ「課題が不明確だから」に収束していると思います。

そもそも、AIは道具の一つなので、課題が明確にならないと活用できません。 パソコンにExcelが入っていて、立体的でカラフルなグラフが作れても、「解決したい課題は何か？＝結局何に使うのか？」が明確でなければ意味がないのと同じです。

システムズエンジニアリングの考え方で「Why-what- how」をつなげることがあります。

• Whyは、なぜ解決したいか？という解決したい課題。
• Whatは、（課題の要素の）何を解決するか？
• Howは、課題の要素を解決する道具や方法論は何か？

これに沿うと、いくらHowであるAIがあっても、Whyである課題が解決できないことになります。

結局、Whyの課題が明確にすることが一番難しいから、買えばできるように見えるHowに手を出すんだなと思います。

では、また。