「AIプロジェクトを立ち上げたいけど、失敗するのではないか」というお悩みはありませんか？新しい技術の導入には、初期投資の大きさ、適切な人材の不足、組織文化の抵抗、ROIの不確実性など、多くのリスクが伴います。特にAIに関しては、このリスクが顕著であり、企業が導入をためらう一因となっています。また、成功事例が少ないことや、失敗に対する恐れもAIプロジェクトの大きなハードルとなっているのが現状です。そこで、この記事では、AIプロジェクトの進め方や失敗の理由、成功のポイントを解説します。AIの力を最大限に引き出し、新たな価値創造に挑戦したい企業の皆様の一助となれば幸いです。AIプロジェクトとはAIプロジェクトとは、人工知能(AI)技術を活用して、ビジネス課題の解決や新たな価値創出を目指す取り組みのことです。従来のシステム開発とは異なり、AIプロジェクトでは、データから学習するAIモデルの構築が中心となります。そのため、AIプロジェクトを成功に導くためには、いきなり大規模なプロジェクトに着手するのではなく、PoCと呼ばれる概念実証を行うことをおすすめします。PoCとはAIプロジェクトにおけるPoCとは、AIモデルの有効性を検証するために行う小規模な実験のことです。限られたデータとリソースで、AIモデルがビジネス課題の解決に役立つかどうかを確認するものです。このPoCの段階を通じて、AIモデルの精度や性能を評価し、改善点を見出すことができます。また、PoCの結果を踏まえて、本格的なAIプロジェクトの計画を立てることもできるでしょう。PoCに関する詳しい説明は、以下の関連記事をご覧ください。関連記事：PoC（Proof of Concept）開発のプロセスや費用・違いをプロがまとめてみたシステム開発との違いAIプロジェクトは、従来のシステム開発とは異なる特徴があります。以下の表は、両者の違いを主要な項目ごとにまとめたものです。項目従来のシステム開発AIプロジェクト目的業務の効率化や自動化新たな価値の創出や意思決定支援テーマの策定要件定義に基づくデータ分析に基づく組織体制IT部門主導ビジネス部門とIT部門の協業人材育成プログラミングスキル重視データサイエンスとドメイン知識重視データ構造化されたデータが中心非構造化データも活用AIプロジェクトでは、データから洞察を得て、新たなビジネス価値を生み出すことが目的となります。そのため、テーマの策定にはデータ分析が欠かせません。また、ビジネス部門とIT部門が密に連携し、データサイエンティストやドメインエキスパートといった専門人材の育成が求められます。AIプロジェクトの進め方・手順を6ステップで解説ここでは、AIプロジェクトの進め方・手順について、以下の段階に分けて解説します。企画・目的の設定データ収集・前処理AIモデルの選定・PoC構築モデルの評価・改善システム統合・デプロイ運用・モニタリングステップ1. 企画・目的の設定AIプロジェクトを始める前に、まず自社のどのような課題を解決したいのかを明確にする必要があります。単にAIを導入すれば良いというわけではありません。AIの活用が果たして適切なのか、慎重に検討しましょう。例えば、顧客サービスの向上を目的とするなら、チャットボットの導入が有効かもしれません。一方、製造工程の自動化を目指すなら、機械学習による異常検知が適しているでしょう。目的に合わせて、最適なAIの活用方法を見極めることが重要です。ステップ2. データ収集・前処理AIモデルを構築するには、大量のデータが必要不可欠です。企画に含まれる工程を洗い出し、AIに必要なデータがあるかどうかを確認します。社内に蓄積されたデータがある場合は、それを活用できるでしょう。一方、データが不足している場合は、外部からデータを収集する必要があります。また、収集したデータは、そのままではAIモデルに適用できないことが多いため、前処理が必要です。データのクリーニングや正規化、特徴量の選択などを行い、AIモデルに適した形式に変換します。ステップ3. AIモデルの選定・PoC構築次に、目的に合ったAIモデルを選定します。ディープラーニングや機械学習など、様々なアルゴリズムがありますが、それぞれ得意とする分野が異なります。ここでは、PoCによる調査が有効でしょう。モックアップを仮作成し、小規模なデータセットで検証することで、モデルの性能を確認できます。また、複数のモデルを比較し、最適なものを選ぶことも重要です。PoCの結果を踏まえ、本格的な開発に移行するかどうかを判断します。ステップ4. モデルの評価・改善PoCで選定したモデルを、実際のデータで評価・改善します。学習データとテストデータを分け、モデルの精度を測定します。ハイパーパラメータのチューニングアンサンブル学習など、様々な手法を用いてモデルの性能を向上させます。評価の結果、目的に対してマッチすると判断できれば、本格的な開発に移行します。一方、性能が不十分な場合は、モデルの改善を続けるか、別のモデルを検討する必要があるでしょう。ステップ5. システム統合・デプロイモデルの開発が完了したら、実際のシステムに統合し、デプロイします。AIモデルを組み込んだアプリケーションを開発し、ユーザーが利用できる環境を整備します。さらに、追加のデータを収集し、モデルの再学習を行うことで、性能の向上を図ることも大切です。また、本番環境での稼働テストを実施し、安定性や応答速度など、システム全体の品質を確認します。ステップ6. 運用・モニタリングAIシステムの運用が始まったら、継続的なモニタリングが必要です。単なる保守だけではなく、学習とPDCAサイクルを回し続けることが重要です。ユーザーからのフィードバックを収集し、システムの改善につなげます。また、データの追加や、モデルの再学習を定期的に行い、最適な状態を維持しましょう。【具体例】AIのプロジェクトに失敗する3つの理由AIのプロジェクトに失敗する理由には、以下の3つが挙げられます。曖昧な目的調査・データの不足AI人材の不足曖昧な目的AIプロジェクトを始める際、明確な目的を定義することが非常に重要です。例えば、ある小売業者がAIを導入して売上を向上させたいと考えたとします。しかし、具体的にどの程度の売上増加を目指すのか、どのようにAIを活用するのかが明確でない場合、プロジェクトは漠然とした方向に進んでしまい、最終的に期待した成果を得られないことが多くなります。目的を明確にすることで、プロジェクトの方向性が定まり、必要なリソースや体制を適切に割り当てることができるのも利点です。また、目的を達成するためのマイルストーンを設定し、進捗を管理することも可能です。AIプロジェクトを成功に導くには、「なぜAIを導入するのか」という根本的な問いに答え、明確な目的を設定することが不可欠なのです。調査・データの不足AIプロジェクトを進める上で、適切なデータの収集と分析は欠かせません。しかし、多くの企業では、過去のプロジェクトに関連した整理されたデータが不足しています。例えば、製造業の企業がAIを用いて製品の品質を向上させようとしても、過去の製造工程や品質管理に関するデータが整理されていなければ、AIモデルを適切に訓練することができません。データの不足は、AIプロジェクトの精度や信頼性を大きく損ねる要因となります。また、データの質が低い場合も同様の問題まで生じます。AIプロジェクトを成功させるには、関連するデータを収集し、整理・分析する体制を整えることが重要です。場合によっては、外部のデータソースを活用することも検討すべきでしょう。AI人材の不足AIプロジェクトを進めるには、様々な専門性を持つ人材が必要です。プロジェクトマネージャーデータエンジニアデータサイエンティスト機械学習エンジニアアプリケーションエンジニアフロントエンドエンジニアデベロッパークラウドアーキテクトデバイスエンジニアUI/UXデザイナー品質管理エンジニアセキュリティエンジニアしかし、多くの企業ではこの人材が不足しています。特にAI分野は比較的新しい領域であるため、経験豊富な人材を確保することが難しいのが現状です。例えば、ある金融機関がAIを用いた不正検知システムを構築しようとしても、適切なデータサイエンティストやセキュリティエンジニアが社内にいなければ、プロジェクトを円滑に進めることができません。AI人材の不足は、プロジェクトの遅延や品質の低下を招く恐れがあります。この課題を解決するには、社内での人材育成に加え、外部の専門家やパートナー企業との連携を検討することが有効です。適切な人材を確保し、彼らの知見の活用によって、AIプロジェクトの成功確率を高めることができるでしょう。テックユニットでは、このAIプロジェクトの失敗要因に対応するサービスを提供しています。明確な目的設定、適切なデータ収集・分析、専門人材の確保など、AIプロジェクトの成功に必要な要素をサポートし、お客様のDXを加速させます。AIプロジェクトを成功させる5つのポイントここでは、AIプロジェクト成功のポイントとなる5つのポイントを詳しく見ていきます。目的は組織全体で共有するAIが本当に適切か見極めるデータの前処理・整備を進めるスモールスタートから始めるAI人材の育成に注力する目的は組織全体で共有するAIプロジェクトを始める前に、まず目的を明確にし、組織全体で共有することが重要です。AIを導入する目的は何なのか、どのような課題を解決したいのか、中長期的なビジョンは何なのかを関係者全員で議論し、合意形成を図る必要があります。また、AIプロジェクトを推進するための組織体制の整備も欠かせません。専門チームの立ち上げ、各部門との連携、経営層の理解と支援など、組織をあげてプロジェクトに取り組む体制を作ることが成功への第一歩となるのです。AIが本当に適切か見極めるAIを使えば何でもできる、というわけでもありません。AIで実現できることと、できないことを正しく理解し、自社の課題解決に本当に適しているかを見極めることが大切です。AIの使用自体が目的化してしまっては本末転倒です。あくまでもビジネス課題の解決が目的であり、そのための手段としてAIを選択します。安易にAIに頼るのではなく、冷静に適用可能性を判断することが求められます。データの前処理・整備を進めるAIプロジェクトにおいて、データはもっとも重要な要素の1つです。AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく左右されます。そのため、データの取得や前処理、整備のプロセスに十分な時間と労力を割く必要があります。データの収集方法の検討、ノイズの除去、形式の統一など、地道な作業の積み重ねがAIプロジェクト成功のポイントを握ります。スモールスタートから始めるAIプロジェクトは、いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、小さく始めて徐々に成長させていくのが賢明です。スモールスタートにすることで、初期リスクを抑えつつ、実際の運用を通じて課題を発見し、改善を繰り返すことができます。まずは限定的な範囲で実証実験を行い、効果を検証しながらプロジェクトを拡大していく。このような段階的なアプローチが、AIプロジェクトの成功確率を高めてくれるはずです。AI人材の育成に注力するAIプロジェクトを推進していくためには、AIに関する専門知識とスキルを持った人材が不可欠です。しかし、現状ではAI人材が不足しており、確保が難しいのが実情です。そこで重要になるのが、自社内でのAI人材の育成です。外部から優秀な人材を採用することに加え、既存の社員に対するAI教育を充実させ、内製化を進めることが求められます。AIプロジェクトの推進で気をつけたい3つのことここでは、AIプロジェクト推進時に特に注意すべき3つのことを解説します。AIにできること・できないことを知っておくデータは十分に用意する・しておく導入後の運用改善は継続しておくAIにできること・できないことを知っておくAIプロジェクトを始める前に、AIの能力と限界を正しく理解することが重要です。AIは特定のタスクにおいて人間を上回る性能を発揮しますが、万能ではありません。例えば、AIは大量のデータから複雑なパターンを見つけ出すことに長けていますが、常識的な判断や創造性を必要とするタスクは苦手とします。AIにできること・できないことを見極め、適切なタスクにAIを活用することが求められます。AIに不向きな業務にまで無理に適用しようとすると、かえって非効率になったり、期待した結果が得られなかったりするリスクもあるのです。データは十分に用意する・しておくAIプロジェクトの成否をわけるのが、データの質と量です。AIはデータから学習し、その学習結果に基づいて判断を下します。つまり、AIに十分な量の質の高いデータを与えることが、高精度のAIモデル構築に不可欠なものです。しかし、現実には社内に適切なデータが十分にない、データが散在していて収集も難しい、といった課題を抱える企業が少なくありません。AIプロジェクトに着手する前に、必要なデータを洗い出し、収集・整備する作業が欠かせません。データ不足のままAIを導入しても、期待通りの効果は得られないでしょう。導入後の運用改善は継続しておくAIプロジェクトは、モデルの構築・導入だけで完結するわけではありません。環境の変化に合わせてモデルを継続的に改善していく必要があります。例えば、新型コロナウイルスの感染拡大により消費者行動が大きく変化しましたが、こうした変化にAIを適応させるには、最新のデータを使ってモデルを再学習させる必要があります。また、AIの判断根拠を可視化し、人間が検証できるようにしておくことも重要です。AIを過信せず、常に人間がAIをコントロールできる状態を保つ必要があるわけです。このことから、導入後も継続的にAIをブラッシュアップし、ビジネスに活かし続ける体制づくりが求められます。テックユニットでは、お客様のAIプロジェクトを支援するサービスを提供しています。豊富な知見とノウハウを活かし、お客様のAI活用を力強くサポートいたします。AIの導入をご検討中の方は、ぜひお気軽にご相談ください。AIプロジェクトにかかる費用の目安AIプロジェクトにかかる費用は、PoCであれば50〜100万円程度です。ただし、データの収集から作成等まで行うとなると、1,000万円近くになるケースもあります。AIプロジェクトの費用は、ピンキリといえます。少なくとも、規模が大きくなるにつれて高くなる傾向にあります。初めてAIプロジェクトに取り組む企業は、まずは小さく始めて、徐々に規模を拡大していくのが得策です。そうすることで、リスクを最小限に抑えつつ、AIの可能性を探ることができるでしょう。AIプロジェクトの成功・失敗率は？AIプロジェクトの成功率は、おおよそ20%程度といわれています。つまり、80%が失敗に終わるということです。この数値は、ハーバード・ビジネス・レビュー（英語：Harvard Business Review、HBR）は、アメリカ合衆国の経営学誌より引用しています。AIプロジェクトの失敗率が高いのは、新技術特有の課題が関係しています。初期投資の大きさ、適切な人材の不足、組織文化の抵抗、ROIの不確実性など、多くのリスクが立ちはだかります。特にAIに関しては、このリスクが顕著であり、企業が導入をためらう一因となっているのです。また、AIプロジェクトの成功事例が少ないことも、ハードルを高めている要因の1つです。失敗に対する恐れから、なかなか一歩が踏み出せないという企業は少なくありません。参考：AIプロジェクトを軌道に乗せる5つのステップ 選択、開発、評価、導入、管理を慎重に進める | イヤボール・ボジノフ | ["2024年3"]月号｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビューまとめ：AIプロジェクトに強いテックユニットAIプロジェクトは、従来のシステム開発とは異なり、データ分析に基づくテーマ策定や、ビジネス部門とIT部門の密な協業が求められます。また、AIに詳しい専門人材の確保や育成も欠かせません。AIプロジェクトを成功に導くためには、明確な目的設定、適切なデータ収集・分析、スモールスタートでの段階的なアプローチなどが重要です。また、一般的なシステム開発とは異なる専門性が必要不可欠です。適切なデータ収集から高度なモデル構築、運用フェーズまで一貫してAI人材が携わらなければ、目的の達成は難しくなります。テックユニットでは、AIプロジェクトの全工程を一元的にサポートします。データサイエンティストやAIエンジニアなど、高度なAI人材を柔軟にプロジェクトにアサインできます。AIの可能性を最大限に引き出し、新たな価値創造に挑戦したいとお考えの企業様。まずは無料相談からAIプロジェクトの第一歩を踏み出しませんか。テックユニットの専門家チームが全力でサポートいたします。%3Cdiv%20style%3D%22background-color%3A%20%23eee%3B%20border%3A%201px%20solid%20%23ddd%3B%20padding%3A%2020px%3B%20margin%3A%20auto%3B%22%3E%0A%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fn-v-l.co%2Fservice%2Ftechunit%3Futm_source%3Dblog%26utm_medium%3Dbanner%26utm_campaign%3Darticle-inside-banner%22%20target%3D%22_blank%22%20rel%3D%22noopener%22%20style%3D%22display%3A%20block%3B%20text-decoration%3A%20none%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cimg%20src%3D%22https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fstudio-cms-assets%2Fprojects%2FmoWvdvrgq6%2Fs-2400x1000_v-frms_webp_ddb5b203-e59b-466d-8584-d2f68df1e023.png%22%20alt%3D%22%E3%83%86%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%A6%E3%83%8B%E3%83%83%E3%83%88%22%20style%3D%22width%3A%20100%25%3B%20height%3A%20auto%3B%22%3E%0A%3C%2Fa%3E%0A%0A%20%3Cp%20style%3D%22color%3A%20%23555%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3ETechUnit%EF%BC%88%E3%83%86%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%A6%E3%83%8B%E3%83%83%E3%83%88%EF%BC%89%E3%81%AF%E3%80%81%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%A8%E5%B0%82%E5%B1%9E%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%83%81%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%81%AE%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%82%92%E8%A1%8C%E3%81%86%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%20%3Cp%20style%3D%22color%3A%20%23555%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%E4%B8%8B%E8%A8%98%E3%81%AB%E5%BD%93%E3%81%A6%E3%81%AF%E3%81%BE%E3%82%8B%E6%96%B9%E3%81%AF%E3%81%8A%E6%B0%97%E8%BB%BD%E3%81%AB%E3%81%94%E7%9B%B8%E8%AB%87%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%20%3Cdiv%0A%20%20%20style%3D%22margin-top%3A%2020px%3B%20padding%3A%200%3Bbackground-color%3A%20%23fff%3B%20margin-bottom%3A%2010px%3B%20padding%3A%2010px%3B%20border-radius%3A%205px%3B%20box-shadow%3A%200%202px%204px%20rgba(0%2C0%2C0%2C0.1)%3B%22%3E%0A%20%20%20%3Cul%20style%3D%22list-style%3A%20none%20!important%3B%20%22%3E%0A%20%20%20%20%20%3Cli%3E%E2%9C%94%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20red%3B%22%3E%20%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%8C%E9%80%80%E8%81%B7%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%A3%E3%81%9F%3C%2Fspan%3E%3C%2Fli%3E%0A%20%20%3Cli%3E%E2%9C%94%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20red%3B%22%3E%20%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%8C%E9%80%B2%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%84%3C%2Fspan%3E%3C%2Fli%3E%0A%20%20%3Cli%3E%E2%9C%94%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20red%3B%22%3E%20%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%82%92%E5%A2%97%E3%82%84%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%84%3C%2Fspan%3E%3C%2Fli%3E%0A%20%20%3Cli%3E%E2%9C%94%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20red%3B%22%3E%20%E4%BB%8A%E4%BE%9D%E9%A0%BC%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E9%96%8B%E7%99%BA%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%AB%E4%B8%8D%E6%BA%80%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8B%3C%2Fspan%3E%3C%2Fli%3E%0A%20%20%20%3C%2Ful%3E%0A%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%3Cp%20style%3D%22color%3A%20%23555%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%0A%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20%23007bff%3B%20font-weight%3A%20bold%3B%22%3E%E8%B2%BB%E7%94%A8%E3%81%8C%E7%99%BA%E7%94%9F%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%94%E7%9B%B8%E8%AB%87%E3%81%AE%E6%AE%B5%E9%9A%8E%E3%81%A7%E3%80%81%E3%80%8C%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%80%8D%E3%80%8C%E8%A6%81%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%80%8D%E3%81%AB%E9%96%A2%E4%B8%8E%E3%81%97%E3%80%81%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E6%AF%8E%E3%81%AB%E6%9C%80%E9%81%A9%E3%81%AA%E3%83%81%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%82%92%E3%81%94%E6%8F%90%E6%A1%88%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%8A%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fspan%3E%0A%20%3C%2Fp%3E%0A%3Cp%20style%3D%22color%3A%20%23555%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%0A%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%81%AB%E5%BF%9C%E3%81%98%E3%81%A6%E6%9F%94%E8%BB%9F%E3%81%AA%E9%96%8B%E7%99%BA%E4%BD%93%E5%88%B6%E3%82%92%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%82%82%E3%81%A1%E3%82%8D%E3%82%93%E3%80%81%E9%96%8B%E7%99%BA%E7%8A%B6%E6%B3%81%E3%81%AB%E5%BF%9C%E3%81%98%E3%81%9F%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%E3%81%AE%E5%A2%97%E6%B8%9B%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%0A%20%3Cp%20style%3D%22color%3A%20%23555%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%0A%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22color%3A%20%23007bff%3B%20font-weight%3A%20bold%3B%22%3E%E7%84%A1%E6%96%99%E7%9B%B8%E8%AB%87%E3%82%82%E6%89%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%8A%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fspan%3E%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%81%AF%E3%81%8A%E6%B0%97%E8%BB%BD%E3%81%AB%E3%81%8A%E5%95%8F%E3%81%84%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%EF%BC%81%3C%2Fp%3E%0A%20%3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プロジェクトにおける人工知能活用の道筋：ハイプ、テクノロジー、成功へのロードマップ