AI開発プロジェクトは成功までに3回失敗する、でも決して折れてはならない

データサイエンティストとして、数々のAI開発プロジェクトを経験し、成功と失敗の分かれ目を見てきたというトランスコスモスの北出さん。日本企業でAIが普及しないのは『データサイエンティストが不足しているから』といわれていますが、それ以前に、「AIに対する理解や当事者意識がない」という企業が意外と多いことを指摘しました。 インタビュー前編はこちら→あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？ その北出さんは、「AI開発プロジェクトを成功させようとするなら、とにかく当事者意識を持って試してみることが重要で、そのとき、少なくとも3回の失敗を覚悟する必要がある」と言います。その理由はどこにあるのでしょうか。 AI開発プロジェクトは「3回失敗する必要がある」理由 AIのプロジェクトを進めようとした企業のほとんどがつまづくポイントとして「データがない」「分析力がない」「開発力がない」と

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データのところ以外はAIじゃなくてもあるあるだけど、AIだと尚のこと顕著に出るんだろうなあ

[NOV1975]

いやー、「機械学習が機能するまでにデータをぶち込むための予算がない」が正解では。PoCレベルでは何も起きない、ってほど低予算だと結果出ないし。

[MyPLB]

成功するために失敗の経験を重ねる/http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1808/30/news010.html【特別編】あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？ (1/3) - ITmedia エンタープライズ

[karaage]

ふむ

[weakref]

要約するとマネジメントの失敗。当事者意識に帰結するところが素晴らしい。

[santo]

問題の説明に便利な記事かも。

[otihateten3510]

ビッグデータの流れのAIプロジェクトってそろそろ用語分けて欲しい感ある

[nisisinjuku]

タイトルだけ見ると昭和でブラックな雰囲気。非常に知的な分野なのにエビデンスが求められるレベルの根性っぽさｗ　⇒　読んでみたが当たり前のことしか書いてなかったでござる。

[ogawanco]

そうそう。失敗する前提でとにかくやってみて知見ためないと、うまくいかないよね。