なぜ多くのAIプロジェクトはPoCで終わるのか？失敗から見えてきた5つの「落とし穴」

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なぜ多くのAIプロジェクトはPoCで終わるのか？失敗から見えてきた5つの「落とし穴」

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2019/06/13 掲載

なぜ多くのAIプロジェクトはPoCで終わるのか？失敗から見えてきた5つの「落とし穴」

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現在、多くの企業が人工知能（AI）のビジネスへの活用に取り組んでいる。すでにいくつかの成功事例も出てきているが、その裏側では、PoC（概念実証）から先に進めず、頓挫するAIプロジェクトが増えているのも事実だ。なぜ、多くのAIプロジェクトは失敗するのか。そこには、いくつかの“落とし穴”が存在することが分かってきた。

AIプロジェクトは増えたが失敗も多い

（Photo/Getty Images）

AIプロジェクトにおけるPoCの重要性

　現在、第3次人工知能（AI）ブームにあると言われる。過去2回は期待されながら失速したという歴史があるが、今回ブームが到来した背景には、AIに欠かせない機械学習／ディープラーニングが手軽に実行できるようになったこと、そしてAIを支える技術の進展やそれを取り巻く環境の変化がある。

　また、ビジネス活用へのお膳立ても整ってきており、ITベンダーからも数多くのAIソリューションが提供されている。AIを活用した華々しい成功事例を目にする機会も増えてきたことで、多くの企業の経営陣が積極的に音頭を取るケースも出てきた。

　このようにAIプロジェクトに着手する企業が増えてきた一方で、その失敗のパターンも見えてきた。特に「プロジェクトがPoC止まりになる」ケースをよく見かける。

　典型的なAIプロジェクトは「課題・要件分析」「PoC」「パイロット」「本番適用」という流れを取る。中でも、PoCは本番適用に向けて本格投資を行うかを見極める重要なフェーズである。PoCの検証を通して、「ゴールが達成できそうか」「AIの限界がどこにあるか」「実際に運用できるか」「投資対効果として問題がないか」などを判断していくのだ。

　しかし、何度もPoCを繰り返しても本格適用まで進めず、しまいには検証を断念する“PoC疲れ”を起こしてしまう企業もある。実は失敗パターンを分析していくと、陥りやすい落とし穴の存在に気づく。大きく5つのパターンがあり、それらを認識しているかどうかで「AIプロジェクトの成否」が分かれるのだ。

　5つの落とし穴は一体どこにあるのだろうか？　以降で詳しく解説していく。

この記事の続き＞＞
・落とし穴1：AIは万能ではない
・落とし穴2：AIで100％の精度を保証することは難しい
・落とし穴3：AIはやってみないと上手くいくか分からない
・落とし穴4：AIは大量のデータを持っている人だけのものではない
・落とし穴5：AIの学習データ作成はエンジニアだけでは務まらない
・落とし穴が多くても、AIに挑戦する価値はあるのか？