【前編】AI開発における自社データの価値を確かめるたった1つの方法

このエントリーをはてなブックマークに追加


こんにちは、データデザイン部でディレクターをしております加藤です。

普段はお客様の事業課題に合わせ、AI・データ活用を軸に課題解決プロジェクトを推進したり、自社の新規サービスを企画、推進したりしています。
今回は、AI開発で重要になるデータの確認方法ついて、活用価値を見定めるための弊社のアプローチを2回に分けてご紹介いたします。

目次 – 前編

データの価値を確かめる必要性

AI開発において成功可否を左右するのは、データの「質」と「量」です。
ただデータサイエンティストでない限りは、何をもって「質」が良いといえるのか、「量」が十分なのかはわかりません。それは着手する課題によっても異なります。なので、開発前には必ずデータの価値を確かめる必要があります。

なぜAIプロジェクトはコストがかかるのか?  ~前処理について~

データは中身を見てみないとわからない

言わずもがなではありますが、データは実際に中身を見てみないとどうなっているかわかりません。例えば、打ち合わせ時に「過去の売上のデータならあるよ」とお伺いしても、実際に中身を見てみると十分に入っていなかったり、ある時を境にデータの仕様が変化していたりします。

“見る”だけでも工数がかかる

上記のような状況は少なくありません。。。当然、データを確認するだけでもデータサイエンティストの稼働は発生します。しかしながら、お客様にはその認識がないケースが多いです。なぜならば、データを確認する作業自体はお客様のビジネス課題を直接解決できるものではないからです。なので、費用の発生にご納得いただけないのは当たり前です。(私も逆の立場であったら、同じことを思います。)

しかし、この工程を有耶無耶にして開発を進めてしまうと。。?開発物は納得したものにならず、莫大な投資に対し使えないシステムだけが残ります。なので、リスクを最低限に収めるためにも、データを確認する作業を切り出して最初に行うことを強くオススメします。そうすることによって、開発前の課題も浮き彫りになります。(このあたりの具体例は後編でお話いたします。)

弊社のデータ確認アプローチ

弊社は、お客様のデータの価値を確かめるサービスとして「データアセスメントレポート」を提供しています。これにより、弊社のデータサイエンティストの確認工数をなるべく削減し、お客様が本当に求めているインサイト(AI開発の可否、できないのであればその原因と解決策)の抽出に注力できています。

データアセスメントレポートとは?

「データアセスメントレポート」の詳細は下記の関連ブログをご確認ください。

【前編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは?AI活用前に必ずやるべき「データアセスメント」のご紹介

【後編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは?AI活用前に必ずやるべきデータアセスメント

他社サービスとの違い

他社のサービスにも同様に、AI開発前のアセスメントやコンサルティングサービスが多数あります。弊社のサービスが他と異なる点としては、①提供価格が安価で一律、②提供の速さ、③要点を絞ったアウトプット、④データ確認システムの存在の4点があります。詳しくは下記の表をご覧ください。

想定利用シーン

ではこのサービスの想定利用シーンについて、具体的な例を交えて紹介していきます。
架空のお客様として、以下を設定します。

  • 業界    :不動産会社
  • 課題    :勘と経験に頼っていた中古マンションの取引価格査定をAIに代替したい
  • ご提供データ:2019第三四半期の世田谷区のデータ(※国土交通省提供のオープンデータ

このお客様に対し、「データアセスメントレポート」のサービスをご提供すると、お客様にどんなメリットがあるのか?この続きは実際のデモをご覧頂きながら、後編でご紹介します。

まとめ

前編では、お客様のデータを確かめるたった1つの方法として、弊社の「データアセスメントレポート」をご紹介しました。後編では想定利用シーンに合わせて、ご利用のメリットについてお話できればと思います。

最後までご覧くださりありがとうございました。

データアセスメントレポート 資料ダウンロード

今回ブログでご紹介した「データアセスメントレポート」について、詳しい資料をご用意しております。
無料でダウンロードしていただけますので、この機会にぜひご覧ください。

資料ダウンロードはこちらから

5月26日開催 無料ウェビナー デモから学ぶ 製造業界のための『画像解析AI』活用術

2020年5月26日に、無料ウェビナー「デモから学ぶ 製造業界のための『画像解析AI』活用術」を開催いたします。

今回は近年AIの需要が高まり導入も進んでいる「製造業界」の方向けに、特に注目を集めている『画像解析AI』について、その活用術を実際にデモを交えながら解説いたします。

ウェビナーの詳細については以下のページにてご覧いただけます。ご興味ございましたらお気軽にお申込みください。

詳しくはこちら

WRITER
Daiki Kato

ディレクター兼プランナー

加藤 大己Daiki Kato

主にメーカーやサービス業のAI・データ活用プロジェクトを複数推進。また、新規AI・データ活用サービスの企画・推進も担当。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2017

最新記事

ページTOPへ