人工知能（AI）– 10ステップ？
自動化、卓越性への小さなステップ
組織内に人工知能と機械学習を実装する前の10の質問への回答
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、組織に生産システムのブレークスルーを提供し、適切なコンテキストで慎重に使用すれば競争上の優位性さえも提供します。 第XNUMX次産業革命とその複数の進歩は、取り残されることへの恐れから、企業に圧力をかけています。 その後、リーダーの間でこれらのテクノロジーを自社に実装する意欲が生まれました。
自動化–それは何ですか？
簡単に言えば、技術は、人間の助けをほとんどまたはまったく必要とせずに独立して動作できるシステムを構築するために使用されます。 事実上、AI / MLは、才能のある人材の大幅な不足に直面している分野で、自動化の背後にあります。
自動化の魔法は、退屈で反復的なタスクでの人間の努力を減らすことです。 自動化により、人々は最も包括的なAI / MLサービスを利用して、より迅速にイノベーションを起こすことができます。 彼らの生産性は向上しており、より速く、よりインテリジェントで正確な意思決定を行うことができます。これは簡単な例です。
自動化の目的は何ですか？
自動化および補助サービスを使用して会社のワークフローを改善するため。 コスト、時間、無駄を削減し、生産性と精度を向上させることができます
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AIで解決する予定の課題は何ですか？
この場合の基本的な目的は、問題を定義することから始めることです。 会社は何を探していますか、どのような問題を解決する必要がありますか？ それでは、それを解決できるのは機械学習モデルですか？
一方では、どのタイプの活動が非効率的または人的資本集約的であるかを検出することが不可欠です。 一方、AIおよびMLシステムがこれらの問題をどのように軽減できるかを判断することが不可欠です。 -
AIを付加価値に取り入れるための事業計画は？
ビジネスはどのように問題に対処し、本格的なAIおよびMLソリューションを実装する予定ですか？
企業は、AIをデータプラットフォームに接続することで価値を確立し、機械学習（教師ありまたは教師なし）を使用して、情報を伝えて傾向を収集し、データパターンを公開することで、システムを「互いに話し合う」ことができます。 これらのパターンは、顧客との価値を創造し、経済的パフォーマンスを向上させるために使用できます。 -
一時的または永続的な解決策を考えていますか？
AIテクノロジーは、会社のコアビジネス目標の一部になる必要があり、管理チーム（役員室から製造現場まで）の考え方を変えることで補完する必要があります。 サクセスストーリーの大部分は、あらゆるレベルでのビジネスのデジタルトランスフォーメーションによってサポートされています。
詳細な状況に応じて、明確に定義された時間スケールでの特定のアクションまたは会社の日常のプロセスにAIモデルが必要です。 特注の製品、標準化されたソリューション、または一時的なサービスを取得することが決定されます。
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AIスキーマにインポートするデータ構造は何ですか？
AIモデルの卓越性は、企業が利用できるデータの質と量に直接依存しています。 さらに、AIの使用は、AIシステムにフィードして、それ自体で機能することを学習できる、正確で意味のあるデータモデルをトレーニングすることを意味します。 したがって、高品質の履歴データを持つことが重要です。
私の会社には包括的なデータ量がありますか？
AIが使用するデータソースは信頼できますか？
会社には堅牢なデータアーキテクチャがありますか？これらの質問に正直に答えるには、目標とKPI（主要業績評価指標）の強固なフレームワークと、可能な限り最も価値のある方法でそれを絞り出すための包括的なスペクトルデータ戦略が必要です。
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すべてのデータはデジタル形式ですか？
データをデジタルシステム/フォーマットで保存していますか？ データを正しく管理するには、データをデジタル化し、一元化し、整理し、さまざまなデジタルツール（CRM、ERP、SharePoint）またはさまざまなデータベースに統合する必要があります。
次のようなファイルタイプ。 PDF、Word、JPG（スキャンまたは写真）。 システムは、必要に応じて情報を抽出、処理、翻訳し、理解できる必要があります。 そうでない場合、これらのデータのAIのデジタル化と使用には長い時間がかかり、時には困難な投資が必要になる可能性があります。 -
会社には、エンドツーエンドのソリューションを実装するためのノウハウとリソースがありますか？
会社は、人的資本および金融資本レベルで変化を吸収するために必要なリソースがあるかどうかについて現実的でなければなりません。 基本的な質問：AIを展開する専門家の才能はどこにありますか？ 3を探すことを検討する必要がありますかrd タスクを支援するパーティー会社？ MLモデルを取得するための会社の予算はいくらですか？
スムーズな人工知能の移行と内部システムとの正しい統合を実現するには、企業環境を熟知している技術チームが不可欠です。 ほとんどの場合、内部チームと外部チームが協力しています。 さらに、これらのチームは、実装するモデルを会社のシステムに統合するための経験が必要です。
コインの反対側では、AIモデルの精度は、予算、環境（クラウド）、およびモデルを開発するために会社に提示される時間に依存します。 これはすべて、企業が要件に合わせてオンデマンドサービスを選択するか、既存の開発済みの特注ソリューションを取得するかを決定します。
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AIをテストする方法と、問題が発生した場合の対処方法を教えてください。
人工知能モデルは、非常に高度なアルゴリズムと統計的相関関係を介して機能し、常に許容誤差があります（エラーを排除するためにA2Iを使用します）。 ビジネスは、変動性が高く、精度が低いプロセスでAIを実装したいですか、それともまったく逆ですか？ どのようなリスクと優先順位が個別に評価されますか。
利用可能なシステムとデータセットに応じて、企業は、実施されたモデルの精度が続行するための期待を満たしているかどうかを評価する必要があります。
概念実証（PoC）として小規模でAIをテストし、結果が出るまで、必要に応じて拡張することをお勧めします。 AIは最初はうまく機能しない可能性があることに注意してください。いくつかのシナリオをテストすることをお勧めします。
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AIを企業ビジョンに完全に統合するにはどうすればよいでしょうか。
ビジネスはAIをプロセスや人とどのように統合しますか？ AIがプロセスと衝突するターニングポイントはありますか？ 非常にありそうもないことですが、AIが全体的なビジネス戦略を強化します。
AIは、スタンドアロンシステムとして、および生産性と結果を最大化するためにすべての企業領域と相乗効果を発揮する統合ソリューションとして実装するべきではありません。 したがって、企業はAIモデルが他の関係者と連携するかどうかを自問し、どのような問題が発生する可能性があるかを特定する必要があります。
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AIは会社の人員にどのように利益をもたらし、影響を与えますか？
現在労働者が行っている活動を自動化するAIの能力は、労働力の規模にどの程度影響しますか？
労働力の規模は同じでなければなりません。 AIは、生産性と創造性を高め、エラーを最小限に抑え、90％を超えるデータ精度を提供するため、ビジネスは競争力を維持し、収益を生み出します。 従業員は過度に伸びることはなく、良い家庭生活を送っており、おそらくわずかに少ない時間で働いており、賃金が下がってはなりません。 結局のところ、AIと人員は、より優れた付加価値をもたらします。 ビジネスが追加の収益をもたらすために探求する新しい道があります-「より賢く、より難しくはありません」。従業員は新しい変化に懐疑的である可能性があり、倫理的な状況はどうなっているので、ビジネス内での彼らの立場は短期的または長期的に影響を受けますか？ したがって、これらの点を明確に伝え、説明する必要があります（上記のとおり）。
説得力のある変更プログラムは、会社の従業員とマネージャーを巻き込むための特定のトレーニングと介入に焦点を合わせます。
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AIテクノロジーを適用することの全体的なROIはどれくらいですか？
会社が投資を回収するのにどれくらい時間がかかりますか？ AIが実装されると、会社のコストはどのくらい削減されますか？ AIモデルとMLモデルを企業に統合することは、コストを意味するため、多額の投資を意味します。
このため、投資収益率のパラメータを決定するには、現実的な見積もりを行う必要があります。 AIとMLの計画を実行するには、最初に可能なパフォーマンス指標（KPI）を定義して、収益とモデルが会社にもたらす価値を測定できるようにする必要があります。
多くの場合、システムとインフラストラクチャはクラウドプラットフォームから実行されるため、即時の回答を期待する人にとって、セットアップと継続的なコストは非常に競争力があります。 どれだけの利益が得られるか、投資収益率（ROI）については、計算機を確認してください。
ビジネスにAIを実装する準備はできていますか？
人工知能は、ビジネスに無数の可能性への扉を開き、概念実証（PoC）として展開されたとしても、そのすべての可能性を利害関係者に視覚化します。 私たちのアドバイスは、特定のタスク、目的のためにAIを実装し、隣接する領域に拡大し始めることです。 革命ではなく、進化としてそれを行うことをお勧めします。
機械学習のネイティブアプリケーションにより、さまざまな高度なアルゴリズムの管理と拡張、およびリアルタイムでの生産プロセスへのアクセス可能な導入が可能になります。 データから最大値を加算したいと思います。
v500システムで私たちを駆り立てるものは何ですか？
多くの人ができない問題を解決すると、「巨大なキック」が得られます。 私たちの主な目的は、価値を付加することです
あなたのビジネスの成長を助けるために！
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