プロジェクト管理の観点で投稿した私の記事の総集編

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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中野です。
今回は、私がこれまでに投稿した記事を振り返りまして、ご紹介いたします。

これまで私の記事では、AI・データ活用の観点でビジネス上のノウハウやプロジェクトの進め方などを一貫してご案内してきました。
特に、取り組みをはじめる際の企画、計画段階、またプロジェクトの期中におけるポイントについて載せてお話しております。掲載した記事が、ご覧になられている方のお悩みや課題に適していたら幸いです。ぜひご覧ください。

私のブログ記事一覧

 
はじめの記事では、「費用対効果」というテーマで、AI活用における経済効果に関してお伝えしました。AIモデルを開発する際には、相応の費用が必要となってきます。収益向上、コスト削減のどちらの観点だとしても、期待する効果と必要なコストを時系列で考えることが肝要です。
 
AIの活用と費用対効果


AI・データ活用の取組は、社内のそれぞれの立場で考えること、取るべきスタンスが異なってきます。AI・データ活用を推進する役割の方が、「違い」の要点を押さえる必要があると認識しています。推進者の助けとなればと考えて、記事を書かせていただきました。
 
立場や役割の違いから見たAI活用
~経営者、開発/推進担当者、現場担当者~


「AI活用のためのチーム体制をご紹介」というテーマで、我々のチームのことを書かせていただきました。ご覧になる方が、プロジェクトをどういった体制で進めるべきか、誰と組んでいくべきかの助けとな
れば幸いです。
 
AI/データ活用のためのチーム体制をご紹介


この記事では『なぜ「試行錯誤」が必要なのか』というテーマで、AIモデル開発やプロジェクトのことを書かせていただきました。計画的に「試行錯誤」を含めることは、馴染みのない方も多いかと考えて、この記事を書いています。ご参考になれば何よりです。
 
AIモデル開発ではなぜ「試行錯誤」が必要なのか


お客様より相談を受けた際に、目標やKPIが不明瞭なケースがあります。取り組みによっては、、課題や目標の設定が難しい場合もあり得ます。そうした中で、どのようにAIやデータを活用していくべきかをまとめさせて頂きました。私自身も明瞭な解はありませんが、考える観点が共有できればと書いております。
 
目標やKPIが不明瞭な中でのAIモデル開発


この記事では、どのような「考え方」でAI・データ活用を進めていくべきか、これまでの経験とサモン・シネック氏のゴールデンサークルを参考に記事を書きました。普段なかなか「考え方」を振り返る機会は少ないのではないでしょうか。AI・データ活用のプロジェクト推進から、私なりに気付いた点をまとめております。
 
自社にとってのAI/データ活用の位置づけと考え方


いかがでしたでしょうか。ご覧いただいた方のお役に立てる記事があれば、なによりです。

データデザインのブログでは、ビジネス、サイエンス、エンジニアリングなど様々なテーマでの記事がこれからも投稿されます。ご覧いただいた方が、自社の課題解決のためにAI・データをより活用できる取組の一助となれば幸いです。引き続きぜひご覧ください。

【建築業向け】事例ウェビナー動画のお知らせ

「DXをどのように始めれば良いのかわからない」「建設業におけるAI活用について知りたい」方に最適なウェビナーを企画しました。

建設業界では、人手不足を解消するために、DXによって作業の自動化や工数削減を実現するような取り組みが加速しています。
そこで今回、「DXの実践事例」や「成功するDXプロジェクトの進め方」について、伐採木の採寸から調書作成までを自動で行うアプリの開発に関わったメンバーが対談形式でお伝えしていきます。

タイトル:建設業におけるDXの実践例

視聴形式:動画配信(フォーム入力不要)

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