AI活用で大きくコケる会社のダメすぎる実情

2012年のディープラーニングの発見が契機となり、日本にもAIブームが到来、機械学習の活用によって問題解決の幅は広がりました。とくに画像認識（コンピューター・ビジョン）は性能がかなり向上し、機械学習の応用が急速に進んでいます。 AIへの期待感が高まった一方で、AIによって実現したいゴールと現状のギャップが埋まらない、試作品をつくったとしても実際の運用は進まない、というケースも散見されるようになりました。 AI活用が進まない現状に幻滅し、AIに対する正しい理解を持たぬまま「AIは使い物にならない」「幻滅期に突入した」などと論じる人も少なくありません。 ほとんどのAIプロジェクトはPoCで失敗している いったい何が、人々を幻滅させているのか。筆者は、PoC（ポック）段階の問題だと捉えています。 PoCとは、Proof of Concept（概念実証）のことで、試作品をつくり、仮運用してみること

[misshiki]

“PoC死を招く危険ワード...「他社で聞いた課題に挑戦しよう」 「人間が説明不可能なフローをAIでやろう」 「手元のデータでできることをやろう」 「精度は高いほうがいいよね」”