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課題解決にAIも考えてみよう！（祝500ビュー!)
話すこと
- AIを使った課題解決手順 （一例）
- AIシステムを作成してきて大切と思うこと
読者対象
- 課題を解決する手段でAIも考えている人
- AIプロジェクトの進め方を知りたい人
- AI,ITは？。専門は強い人
課題解決手順
- よい課題を見つける
- よい課題か確認する
- 解決方法を考える
- AIでする事を決める
- ROIの確認
- 日程、人員計画作成
- AIの非機能要件を決める
- AIが行う機能の精度をどう確認するか決める
- 実験的なモデルを作り実現できそうか重要点を確認する（前後工程含む）
- 本番モデルの仕様を決める(機能、非機能要件)
- 本番モデルを作る
- 本番モデル評価
- システムの仕様を決める(機能、非機能要件)
- システム作成(AI組込む）
- システムで評価
- ユーザー教育
- 本番移行、稼働
- 運用、モデル更新
- 上記はAIを使う場合の例
- PDCAを実施して、時には前工程へ戻る
- 初めの方からなるべく最終システム仕様を考えておく
AI特有の考慮点
- 実験的であり確実性が低い
- モデルのコスト、速さ、費用のバランス
- AIは詳細な動作の意味が不明（少しずつ解明されているが）
- データの質、量、データへの理解が大事（その分野の知識、現場での調査重要）
画像系の質の考慮例(解像度、写り方の変化（ずれ、ノイズ等）、カメラ設定
データ拡張やデータ生成、集め方やラベル付も工夫 - ビジネスの目標指標だけでなくAIの目標指標を適切に設定
- loss関数の設計
- 発展が速いので、開発速さ、繰り返しが重要（アジャイルが適していると思う）
その他考慮点
- データの変化に応じて再学習必要
- 全体コストも考える（運用、更新のしやすさ）
- プロジェクト管理全般、特にソフトウエア開発の考慮点はほぼAIにも適用
- 開発ツールやフレームワークの検討
- 完璧は無理なので、さらっと調査して、賢く選択
次の記事
あとがき
現場で、見過ごされていた問題が、AI専門家がうまく聞き出せると、AIでうまく
解決できることもある！しかもデータもすでにあるとすぐ成果に繋がる？
そんな隠れた、よりよい世界にする機会を見つける方法も記事にできたら嬉しい。
一つのAIプロジェクトを進めるだけの観点で画像系を意識しながら書きました。
言語モデルのも書きたいと思います。
各工程もいくつかは詳細版書きたい。
Googleアナリティクスで500ビュー超えた、いいね！ももらえて嬉しい！
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