テクノベート

AIのPoCと一般的PoCプロセス・進め方の違いは?【初心者必見】

テクノベート

AI(機械学習)のPoCどうやって進めればいいのか知りたい

と言った課題を解決します。

前回の記事で、一般的なシステム開発・導入におけるPoC(Proof of Concept)のプロセス・進め方を紹介しました。

一般的なシステム開発・導入におけるPoC(概念検証)のプロセス

・企画・ビジネスケース
・購入 or 構築検討
・PoC (概念検証)実施 ←本記事で、技術別に進め方の違いを紹介します。
・本格開発 or 本格導入
・運用

PoC(Proof of Concept)の基本プロセスをもとに、最新技術(AI・のPoC検証で考慮が必要なプロセスや勘所に関して紹介します。

システム開発・導入における上記のPoC(概念検証)の実施の違いを以下の技術別に紹介していきます。

✅ご紹介するPoCプロセス一覧

・AI導入のPoCプロセス・進め方
・IOT 導入のPoCプロセス・進め方
・機械学習 導入のPoCプロセス・進め方
・RPA 導入のPoCプロセス・進め方

スポンサーリンク

開発・パッケージ導入におけるPoCの進め方

開発やパッケージ導入でのPoCは通常の開発やシステム導入のミニ版と考えることが出来ます。

ビジネスケースの検討から始めます。新技術導入において、検証が必要な機能・要件を特定します。

ここまでご説明したP o Cの流れを基準に、AI・IOT・機械学習・RPAの違いを解説していきます。

AI導入のPoCプロセス・進め方

AIのPoCプロセスでも、一番重要な点はPoCに入る前の工程です。これは、この後にご説明するPoCでも同じです。

AIのPoCで重要なポイント2つ


データ準備=Input
モデル作成 =Process

このInputとProcessが重要になります。

概念的にAI(人工知能)をとらえると至極当然と言えます。

AIという考えるプロセスをアウトプットで評価するわけですので、PoCするものが正しくなるか?を検証するために、通常の業務アプリとは違い、「いかにPoCで実施するProcess精度を適切にするか?」でPoCの質が決まります。

結果、AI(人工知能)の性質上、上記2つがそろわないと、検証したくともできません。

以下の画像を使いおさらいです。

、をする場合の勘所として、

AI(人工知能)のPoCで適切なプロセスを検証するためには
・インプットとなる教師データの準備
・どのようなモデル(Process)を作るか?
を抑える。
・それにより、意味のあるPoCでOutputを検証可能。

AIのPoCプロセス・進め方や注意点【初心者必見】のまとめ

AIのPoCプロセスでの最重要は、通常のPoC同様、ビジネスケースから実施すべきPoCの特定です。その中でしっかりと時間とゴールを明確にしPoCを実質する必要があります。これは、どのPoCでも不変の本質です。

AIのPoC特有の勘所として、AIの特質上、データ準備、モデル作成が鍵になります。切り取ったPoCになるとはいえ、適切なInputとProcessが非常に重要になります。

✅合わせておすすめの記事