AIプロジェクトの失敗原因

プロジェクトを阻害する1つ目の問題は、対処している固有のビジネス上の課題が、データサイエンスの問題に適切に落とし込まれていないことです。多くのAI企業は、企業のビジネスで最もコストのかかる課題について深く理解するための調査を行っていません。この極めて重要な最初の一歩を省略すると、プロジェクトは失敗してしまいます。その後、複雑な解決策にどれほどの労力を費やしても結果は同じになるのです。

2つ目の問題は、分析用に準備されていない非構造化データの存在です。CrowdANALYTIX（クラウドアナリティクス）が、データの構造化をAI導入の重要な第一歩と考えているのには理由があります。機械学習ソリューションでは非構造化データを正確に解釈できないためです。多くの企業は、さまざまな形式のサイロ化された非構造化の解釈不能なデータを大量に抱えてAIのPJをスタートします。AIが長期にわたって成功するためには、データを徹底的に構造化することが極めて重要です。

最も困難な3つ目の問題は、開発プロセスと実装プロセスにおけるバイアスの存在です。ある企業で、例えば5人のデータサイエンティストが働いているとします。彼らは、企業の特定の問題を解決する場合に、成功するであろう解決策を選択します。しかし、関与しているデータサイエンティストの人数が少なく、その選択にバイアスが存在することはほぼ確実です。そのため、成功の確率は下がってしまいます。

AIプロジェクトを成功させるために

CrowdANALYTIXは、これら3つすべての一般的な失敗原因を解決します。

1. お客様の固有のビジネスを深く掘り下げて、その課題を十分に理解します。
2. 企業のデータを完全に構造化できるソリューション（DataX）を用意しています。AIソリューションに適したデータになるまで、他のいかなるAIソリューションも採用しません。
3. 世界中の25,000人以上のデータサイエンティストを関与させることで、効果的にバイアスを排除し、お客様のビジネス固有のニーズに合った適切なAIソリューションが見つかる可能性を大幅に高めます。

CrowdANALYTIXが採用するアプローチは、AIプロジェクトの成功確率を高め、お客様のAIのビジネス活用を実現します。

詳細資料「プロジェクトがとん挫する理由から学ぶAI実装に向けたプロセスの最適解」では、AIプロジェクトを成功に導くためにはどのような視点が必要なのかについてより詳細に解説しています。以下リンクよりダウンロードしてぜひご覧ください。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/why-do-ai-projects-fail/
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