AI開発のベストプラクティス データサイエンティストコミュニティの活用

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■DX/AIの推進を妨げる問題「人材不足」

デジタルトランスフォーメーションの取り組みが各社進む中、データを活用するためにAIを用いた取り組みを進めている企業が増えています。一方で、そのAIを取り扱うデータサイエンティスト人材は日本全体で不足しており、「AIでやりたいことはあるのに、プロジェクトを進めることができない」「AIを開発しても、運用・メンテナンスまで手が回らず、プロジェクトが止まってしまう」といったケースが増えています。

AIモデルをビジネスに組み込む際は、従来のITシステムとの違いを理解する必要があります。

・ビジネス環境の変化と共に、データは変化する。故に、AIモデルはデータの変化に合わせた継続的なメンテナンスが必要になる。

・ビジネス環境の違いに応じて、ビジネスインパクトをもたらすAIモデルは異なる。故に、どんなデータに対しても同じように高い精度を出すAIモデルは存在せず、特定のタスク・データに対して精度のよいモデルを目指し個別に開発・運用する必要がある。

AIモデルは、ビジネス環境の変化(データの変化)に合わせ、個別に開発を行う必要があります。また、継続的にメンテナンスをしていかなけば、精度が低下していきます。そのため、AIモデルは「一度作ったら終わり」というものではなく、データの固有性を考慮した開発を行い、その後継続的なメンテナンスを行うことを前提に検討を行う必要があります。また、メンテナンスを行うにはデータサイエンティスト人材が定期的に精度チェック・モデルチューニングを行う体制・人材リソースが必要になります。

一方で、日本では「データサイエンティスト人材が豊富にいる」という企業は少なく、多くの企業で人材が不足しています。このような課題を解決する一つの方法が、データサイエンティストコミュニティの活用です。

■データサイエンティストコミュニティとは何か?

データサイエンティストコミュニティとは、Kaggle(Google)などのように、世界中の機械学習・データサイエンスに携わる人々のコミュニティのことを指します。

どのようなアプローチを行えば課題に対して最適なAIモデルが開発できるのか、など議論がなされ、日々新しいアルゴリズムや特徴量設計の手法などの情報交換が行われています。

また、企業が課題やデータセットを提供することでコンペティションを開催することができ、コミュニティに属しているメンバーがスコアを競ってモデル開発を実施することが出来ます。

様々なデータサイエンティストが1つの課題に対して、異なるアプローチでAI開発を同時並行で行うことが可能です。

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このデータサイエンティストコミュニティを使ったAIモデル開発が、ベストプラクティスと一つとされています。理由は大きく3つあります。

  1. 多様な専門性を持つ人材プールから、解決したい個別の課題に合わせて最適な人材をクラウドソーシングできる
  2. 様々な意見を交換しながらモデル開発を行うことが出来るため、オープンイノベーションに寄って革新的な開発を行える可能性が高まる
  3. データサイエンティストが持つバイアス*を回避しつつ、複数の異なるアプローチを同時並行で短期間で比較し、もっとも良いアプローチを選定できる

 *バイアス:過去の経験などから生まれる考えの偏り。例:〇〇のデータセットに対しては、✕✕のアルゴリズムが絶対に適しているはず!と思い込む

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データサイエンティストコミュニティを活用し、AIの開発・運用を効果的に推進していくことが、デジタルトランスフォーメーションを進める一つのカギになります。

AIの開発・運用で人材やスキルセットに起因する課題があるようでしたら、ぜひ一度データサイエンティストコミュニティの活用を検討してみては如何でしょうか??

■マクニカが支援する、CrowdANALYTIXのデータサイエンティストコミュニティを使ったAI開発

マクニカは、お客様向けAI開発において、マクニカ関係会社のCrowdNALYTIX社が保有するデータサイエンティストコミュニティと連携し、お客様の課題解決支援を行います。

世界25,000人以上のデータサイエンティストが所属するデータサイエンティストコミュニティと連携し、お客様毎の異なる課題に対して最適なAIモデルを開発し、豊富な人材リソースを提供しながら運用・メンテナンスを行っています。

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