AIはあらゆるところで導入されています。特に事務作業のような単純労働は、自動化によって作業の効率化が可能です。会社の経営では、目的に合わせたAIシステムが構築できれば、データの活用によって利益の増加も期待できます。

しかし、AIを導入するにしても、経営方針に最適化したシステムの構築をしなければいけません。AIシステムの構築には、データの整理と分析が必要不可欠です。

この記事では、AIシステムの構築へのプロセスのデータ整理やデータ分析のプロセスを解説します。これから経営にAIシステムを導入しようと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

AIのシステム構築と活用で競合との差別化が可能になる

AIのシステム構築と活用をすれば、競合他社との差別化が可能になります。AIによる作業の自動化は作業の効率化だけではなく、セールスやマーケティングなどの利益に直結する業務にも応用できます。収集したデータの整理や分析によって活用すれば、競合会社との差別化や利益の拡大も可能です。

しかし、現在では企業のDX化も進んでいて、日本国内の多くの会社がAIのシステム導入に積極的です。そのため、競合他社との差別化をするためにも、データ量を増やすか、データの扱い方を工夫することが多くの企業にとって必須の課題でもあります。

AIシステムの構築は主に3ステップ

AIシステムは企業に必須ではあるものの、導入するには工数がかかります。それぞれの目的に合わせて最適なAIシステムを構築しなければいけません。AIシステムの構築には大きく分けて3つのステップに分けられます。

一般的に、数回のAI訓練では、AIシステムを思い通りに動かせるようになるのは難しいです。そのため、何度となくデータの入力とAI訓練、仮説検証をくり返します。ここからは、AIシステムの構築に必要な3つのステップを詳しく解説していきましょう。

1.データの準備

AIシステム構築の第一ステップは、データの準備です。AIシステムはデータを入力させて稼働します。AIに入力するためのデータも単に収集するだけではなく、不要なデータを切り捨て、AIが訓練しやすいように処理する必要があります。データの収集までは、コンピューターで自動化することも可能です。

一方で、不要なデータの削除と必要なデータの抽出は人間がおこないます。AIシステムの構築には目的をもってデータを抽出することが重要なため、データの準備段階ではあらかじめ目標設定をしておきましょう。

2.AIの訓練

データの収集と最適なデータを抽出したら、AIの訓練をおこなう第二のステップです。AIシステムを構築するには、自身が求める回答をAIシステムが提出するように精度を高めなければいけません。常に新しいデータや、分析・解析を加えたデータをAIに入力して訓練しましょう。訓練をくり返せば、より精度の高い回答や結果を導き出せるようになります。

3.仮説検証と提案

データの収集と分析を行い、AIにデータを入力することでAIシステムは学習を始めます。AIの訓練は何度もおこなって、システムの検証をします。AIシステムは訓練をすることによって、精度が高められるからです。訓練のはじめの段階では、目指す目的に合った完璧なシステムが構築されることはありません。エラーが出ている個所を見つけて少しづつ改良していきましょう。この改良は、「データの準備」、「AIの訓練」、「仮説検証と提案」のサイクルを何度もくり返すことで行います。そして、最終的に目的にあったAIシステムが構築され、目的に合わせたデータの活用も可能になります。 

AIを実現するうえでの重要事項

AIのシステム構築のプロセスでは、データの整理や分析が必要不可欠です。データの収集は意図した方向性を持たせようとしても、ランダムでバラつきが出てしまうものです。そのため、ランダムに収集されたデータを整理して、目的に合わせていきます。この段階は、人間が担う必要があります。ここからは、AIを実現するうえでの重要事項を確認していきましょう。

データは量が多ければ良いとは限らない

AIシステムには大きな量のデータが必要ですが、実はデータ量が多ければ良いとは限りません。データが目的からかけ離れていれば、期待している効果が得られないこともあります。

スマホのセキュリティ機能で利用されている画像認証を例にとってみましょう。たとえば、犬と猫の判別だけをおこなうAIシステムを導入したいとします。ここで、犬や猫以外の動物までデータとして入力してしまえば、AIが判断しなければいけない範囲が広くなり、エラーが起こりやすくなります。

効率的に目的に合ったAIシステムの構築をするためには、目的に沿ったデータの抽出と整理が必要になるのです。ここで、勘違いしてほしくないのは、データを最小限にすることをすすめている訳ではないことです。

AIを活用するには整理と分析が必須

目的に合ったAIデータの整理と分析すれば、AIシステムを構築するうえで有効に活用できます。データを抽出したら、目的とシステム構築の段階、仮説に合わせて入力します。

こうすることで、AIシステムのエラーがなくなります。たとえば、生産工場で欠陥商品をみつけるためのAIシステム構築をおこなう場合、欠陥商品と優良商品の両方のデータを入力します。精度の高いシステムにするためには、細かい欠陥データも覚えさせなければいけません。たとえば、欠陥商品には、色の違いや、破損個所など「欠陥」自体も多様です。

この段階をおろそかにすると、期待通りのAIシステムは構築できません。必要なデータの整理と分析はきちんとおこないましょう。

AIのシステム構築のデータ整理と分析には工数がかかる

AIのシステム構築でデータの整理や分析、管理は大事な工程だと解説してきました。しかし、この工程は工数がかかる為、人手で行うと膨大な時間がかかってしまいます。目的に合わせたデータを抽出するためには、専門的な見識を持ち合わせていなければいけませんし、量の多いデータの場合は整理にも時間がかかります。AIやデータサイエンスに詳しい経験のある人材や、データの整理や抽出に長けた人材を集める準備をしておきましょう。
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補強すべきデータをAIのシステムに何度も入力することで正確性が増す

AIシステムの構築には、基本となるデータ以外に補強すべきデータの入力も大事です。何度も説明していますが、一度のデータ入力だけでは期待したシステムは構築できません。AIは人間とは違い、人間が「間違え」や「違い」を認識する方法によって答えを導き出していません。どういうことかと言うと、例えば顔認証のシステムは、個人の目や鼻、口、耳など特徴的な部分を覚えさせることによって成立します。しかし、人間の髪型は毎日変わるものですし、お化粧をすることもあるでしょう。そういった、同一人物の「違い」を人間はすぐに認識できますが、AIにとっては難解です。そのため、特徴量と「違い」もデータとして覚えさせておきます。「違い」には多くのデータがあるため、何度もくり返して目標や目的に調整していきます。

AIのシステム構築にはデータの更新が必要

AIのシステム構築は1回で期待する目的に合うわけではありません。基本的なデータの入力から、より精度を上げるための補強データの入力も必要です。エラーが出るたびに補強するためのデータを入力するため、AIのシステム構築は複数回の訓練が必要になるのです。しかも、データは常に移り変わります。たとえば、先ほどの顔認証を例に取れば、人間は時間が経過するにつれて少しずつ変化していきます。時間の経過とともにデータの再抽出も必要で、更新を続けなければいけません。

正確なAIシステムが構築できれば集積されたデータの活用が可能になる

全ての工程で順調に進めることができれば、完成したAIシステムから集積されたデータの活用も可能になります。例えば生産工場でAIシステムを構築した場合、集積されたデータによって商品の欠陥を見つけ出せるようになれば、不良品をカスタマーに届けることがなくなり満足度を上げられます。また、生産工場での人件費も削減可能です。さらに、精度の高いAIシステムが構築できれば、業務の効率化だけではなく、マーケティングやセールスにもデータの活用ができます。カスタマーの嗜好性をデータから抽出し、最適な広告や商品の紹介を個人向けに発信することで、利益の向上も期待できるでしょう。時代やトレンドは常に移り変わっていきますが、データの更新をおこなっていけば、時代の流れに遅れた経営も避けられます。

AIのシステム構築の3つのステップをくり返す

AIシステムの構築は、「データの準備」、「AIの訓練」、「仮説検証と提案」のサイクルとトライアンドエラーの繰り返しです。精度の高いAIシステムが構築できてしまえば、集めたデータで学習された結果として製品向上から経営改善までAIシステムがヒントを教えてくれます。つまり、小さな工数で大きな利益を期待できるようになるのです。これまでに解説してきたように、AIシステムの構築には、データの準備や管理、整理の工程に工数がかかってしまうことが問題です。この工程で失敗してしまえば、不要にステップをくり返すことになってしまいます。データの抽出や分析には専門の人材と仕組みを利用しましょう。大量のデータを短期間で収集できるスクレイピングを専門に扱っている会社もあります。専門の人材を雇うことができない場合は、外注も視野に入れて、新規の企画立案に注力するようにしましょう。

 

まとめ

AIシステムを構築すれば、業務の効率化や最適なカスタマーへの直接セールスも可能になり、競合他社よりも有利に経営ができるようになります。しかし、自社の目的に合ったAIシステムを構築するには、工数が必要です。AIシステムの構築までには、「データの準備」、「AIの訓練」、「仮説検証と提案」と主に3つのプロセスがあり、精度を高めるためにくり返しおこないます。

特に「データの準備」のプロセスは、何度が高く工数も多いのが現実です。社内の人材だけで構築する場合は、専門の人材確保とデータの収集のために手間と時間を投資する必要があります。新規の企画立案やAIシステムの目的と方向性を決定する人材は、データの扱いに時間を取られるべきではありません。データの準備は、専門の会社に外注することで、大きく工数を削減できます。

目的に合ったAIシステムを構築してしまえば、経営がスムーズになり利益の向上にもつながります。AIシステム構築に必要なデータや分析は、計画的に準備しておきましょう。