AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン - Qiita
ここ数年日本でも会社の規模を問わずAI関連のプロジェクトに関する投資が大きな規模で連日行われているように思います。こうしたAIイニシアチブは多くの場合がトップダウン、つまり社長や重役からの指示ではじまり、それに見合った実行計画をマネージャーレベルが作成し、その部下が実行もしくは外部コンサルティング会社に外注というのが多いパターンではないでしょうか。 しかし、そうしてなんとなく慌てて始まったAIに関する投資も、思ったような成果が上がっていないということで、そろそろ失望と困惑が見られるようになってきたと、少なくともこちらアメリカでは聞き始めています。こういう時に、そもそもどういった成果を当初期待していたのかというと、かなり曖昧であったり、もしくは的はずれだったりというのが往々にしてあります。これは、現在のAIに対する過剰な期待がAIの限界によって打ち砕かれた、とも言えます。業界が煽りすぎたとい
Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
