AIを「成果」に直結させる、データインフラ構築の3要件：「AIをどう生かせばいいか分からない」に終止符

「AIを使って何かやれ」という経営からの要求に困惑する情報システム部門は少なくない。では有効な一歩を踏み出し成果につなげるためには、具体的に何をすればよいのだろうか。

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　「ウチもAIで何かやれ」──経営層の鶴の一声に、困り果てている情報システム部門は少なくない。

　マシンラーニング（ML）やディープラーニング（DL）といった技術を使ってデータを学習し、高速に分析できるAI（人工知能）を使えば、過去のデータから将来を予測、推論できる。これを受けて、機器の故障などの予兆検知、需要予測、ヘルプデスクなど、多様なビジネス領域で活用が進んでいる。

　とはいえどのような業務でも「AIを使えば何とかなる」ものではないのは周知の事実だ。どのような目的で、どう生かせばいいかについては、各社各様である以上、正解はない。そのため「AIで何かやれ」と言われても「何をやるか」をはっきりさせないままでは、何の成果も得られないままプロジェクトは暗礁に乗り上げてしまう。それ以前に、AI活用のノウハウ自体がないというケースも少なくない。だが各種メディアではAI活用の成功事例が日々紹介され、経営層からのプレッシャーは高まる一方だ。

　では一体どうすれば「自社でも」AIで成果を挙げられるのか――そのカギとなるのが、成果を獲得するまでのロードマップとその実践に必要な仕組みだ。本稿では、「AI活用プロジェクトにありがちな誤解」とともに、「AIをどう生かせばいいか分からない」に終止符を打つ方法をデータマネジメントの目線から分かりやすく紹介しよう。