ビジネスマッチしたAIをいかに実装するか—「AIタスクディクショナリ」iCD協会が策定

最終更新日:2024/02/26

iCD協会は「ディープラーニングを活用した画像認識」の領域についてタスクを策定しました。ビジネスサイドの視点を重視し、プロジェクトマネジメントの力点の置き方等を取りまとめました。

一般社団法人iCD協会は、ビジネスでの競争優位性の獲得に向けてビジネスニーズにマッチしたAIをいかに実装するかに重点を置き、iCDのなかに新たにAIタスクディクショナリを策定しました。

近年、AIの進化は目覚ましく、画像認識、自然言語処理、予測、制御など様々な分野に応用されています。これまで人が行っていた判断をAIで実現し、生産性向上やコスト削減などで成果をあげるなど、AIはビジネスの成長、発展に欠くことのできない存在になっています。

企業はAIの導入検討や開発に取り組んでいますが、最初から順調に開発が進む訳ではなく、概念実証（PoC：Proof of Concept）と呼ばれる段階を何度か乗り越えて成果に結びつきます。成果に至る過程にはいくつかの壁（リスク）があり、その壁を乗り越えるための事前準備、実施ステップや方法論がありますが、AIに取組み始めたばかりの企業は最初からそれらを十分に理解してAIの導入プロジェクトを準備し、リスクを予見し、推進していくのはなかなか難しいというのが現実となっています。

このような認識のもと、iCD協会では2019年よりビジネスへの活用を前提としてAIタスクディクショナリの策定作業に取組み、今回「DL（Deep Learning)を活用した画像認識」の領域についてタスクを策定しました。これによりiCDに大分類としてAIが追加されました。

1.  対象タスク：「DLによる画像認識」
2. 取りまとめ方針：ビジネスサイドの視点を重視し、実践知を盛込み、プロジェクトマネジメントの力点の置き方（ユーザーとの合意形成などAIの作り込み以外）も充実させること。
3. 本タスクを活用する対象者のイメージ等（ペルソナ設定）
   1. 上層部からAI開発の指示があり、
   2. AI活用の可否を含めて、プロジェクトを立ち上げる必要が出てきた、
   3. システム開発の経験はあるが、AI開発の経験がない中堅社員。
4. 本タスクの検討メンバーと人材育成のための研修プログラム

また、これらのタスクを実行するためには、プロジェクトマネジメント、データサイエンス、インフラ構築、コーディングなど各々の役割の人材がチームとなって取り組む必要があります。各役割のメンバーには専門性が求められるため、必要なスキル、ノウハウを備えた人材を確保・育成することが重要です。

このため、今回の検討メンバー企業のスキルアップAI株式会社より本タスクにマッチした研修プログラムの提供も併せて行われます。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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