
〈イラスト:串田 千麻〉
予測を外す、現場の業務フローに合わない、開発を始めたのにいつまでも完成しない―─。AIの業務への適用が増えるにつれ、そんなポンコツAIシステムも多く目にするようになっている。ポンコツAIシステムに陥るのを避けるには、AIシステムを意識した開発プロセスを採用する必要がある。
予測を外す、現場の業務フローに合わない、開発を始めたのにいつまでも完成しない―─。AIの業務への適用が増えるにつれ、そんなポンコツAIシステムも多く目にするようになっている。ポンコツAIシステムに陥るのを避けるには、AIシステムを意識した開発プロセスを採用する必要がある。
最近のAI(人工知能)ブームの影響もあり、優れたAIシステムの成功事例が多数出てきている。その一方、期待外れな“ポンコツ” AIシステムになってしまった話もよく聞くようになっている。
期待外れなポンコツAIシステムの典型が、現場で使われないAIシステムだ。実際に導入されて使われないケースもあれば、導入前に「これでは使い物にならない」とユーザーが判断する場合もある。
AIシステムの開発では、いつまでたっても完成しないプロジェクトが散見される。納期というユーザーの期待を守れていないため、これはポンコツAIシステムといえるだろう。この事態を回避するには、開発と並行してデータ分析を実施すべきだ。
AIシステムは運用開始後に精度が劣化していく場合がある。最初は問題がなかったのに、だんだんポンコツAIシステムになっていくパターンだ。予測精度が劣化する典型的な原因2パターンを取り上げる。