企業が対峙するビジネス環境の急激な変化への対応と、課題解決のために注目されるAI（Artificial Intelligence：人工知能）。
tdiでは、数多くの企業に対しビジネス向けのAI導入をご支援する中、「AIを導入した／したいけれど、こんな課題にぶつかってしまって・・・」と、ご相談を受けることがあります。そのような現場の生のご意見を集約し、「AI導入に失敗するポイント10」としてまとめました。逆に言えば、これらをクリアすれば導入成功に近づきます。
AIを導入検討されている企業のご担当者の方のご参考となれば幸いです。
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| 内容 | ＜目次＞ 前提編 １．AIに過度な期待を持っている ２．AIの定義が関係者で共有されていない 企画編 ３．AIを導入することが目的になっている ４．主体性をもったプロジェクトになっていない ５．データの量と質が揃っていない ６．アウトプットの精度をチームメンバーで合意できていない 開発手法編 ７．アジャイル型ではなくウォーターフォール型で進めている ８．PoVフェーズがない 導入後編 ９．AIのメンテナンスを考慮していない １０．AIシステムの改修を考慮していない 終わりに |
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