最近、ある企業が「AIイニシアチブは大成功だった」と話してくれました。3年間、プロジェクトの失敗は「ゼロ」で、7人からなるデータサイエンティストチームが毎年2つのAIユースケースを本番稼動させているとのことです。この失敗率は低すぎると思いませんか？ 仮に、あなたの組織に1000のAIユースケース候補があり、そのうちの25％はROIが大きくプラスになる可能性があるとしましょう。適切なコストで、良いユースケースを見つけるにはどうすればよいでしょう？多くの企業は、成功を確信できる少数のユースケースから始めますが、その確信を正当化するためには経験が不足しています。その結果、少数のユースケースに全リソースを注ぎ込み、ROIを見出すのに何年もかかっています。 一方、AIに成功している多くの企業では、リーンで（無駄を省いた）フェイルファストな（早く失敗する）別のアプローチをとっています。興味深い例として