（出所：123RF）
連載
AIプロジェクトを成功に導く勘所
目次
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AIガバナンスで安全運用 3回チェックでリスクを回避
［最終回］
AIを安全かつ安心に運用していくためにはAIガバナンスが欠かせない。自社のAI活用のガイドラインをオペレーションルールとして策定する。リスク評価のプロセスを定着するには、ドキュメントを自動生成する仕組みが有効だ。
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AI Drivenの成熟度を測る 作る側と使う側で合意形成
［第5回］
AI Drivenを実現するには、まずは自社のAI活用の成熟度を測る必要がある。成熟度の把握により、次フェーズへ進めるためのタスクやスケジュールが明らかになる。プロジェクト推進では、業務側との連携、エグゼクティブ・経営層との合意形成が不可欠だ。
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AI活用に最適なテーマを発掘 3ステップで成功確率上げる
［第4回］
プロジェクトを成功させるために、AI活用に最適なテーマが何かを判断する必要がある。テーマ発掘の前提として、AIでできること、できないことへの理解が欠かせない。テーマを発掘する際は、3つのステップから成るフレームワークが有効だ。
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CoE組織を最適配置 AI人材の役割を定義する
［第3回］
AI推進の組織構築では、CoE（Center of Excellence）をどう配置するかがポイントだ。AI人材を育成する上では、6つのスキルエリアを意識する必要がある。初期プロジェクトでは、市民データサイエンティストと業務担当者が重要な役割を担う。
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AIの必要性を社内に浸透 「出島」で仕組みづくり
［第2回］
AI Drivenを実現するには、経営層と現場の担当者が一致団結しなければならない。その上で、新たな業務フローの整備や人材の育成、評価・報酬などに取り組む必要がある。AI活用推進の仕組みづくりでは、本社組織から独立した「出島組織」の構築が有効だ。
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AI Drivenに舵を切ろう 出遅れは取り返しがつかない
［第1回］
AI（人工知能）の導入プロジェクトを成功に導くには「AI Driven」の考え方が欠かせない。ビジネス上の意思決定にAIを活用する段階を経て、ビジネスモデル変革に進める。AI Drivenで注力すべき、組織とビジネスに関する5つの領域を紹介する。
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