AI製品を迅速に改善するための実践ガイド

AI チームはその多くが、利用可能なさまざまなツールやフレームワークで作成できるものに目を奪われがちですが、ツールやフレームワークはお客様のビジネスを理解していません。AI システムの構築を成功させるには、このレポートで概説した、あまりにも当然すぎる戦略、つまり、自社のデータを理解し、意味のあるメトリックで測定し、AI と顧客との実際のやり取りを検証して実際の問題を特定・修正する、といった、ビジネスの現実をしっかりと踏まえたアプローチが必要です。

AI製品の開発を検討中の方、またはパフォーマンスの低い製品に取り組んでいる方は、コンサルタントのハメル・ハサイン氏が執筆したこのレポートで、AIチームが犯しがちな最も一般的なミスについて、クライアントの具体的な課題と成功事例を交えて明確なアドバイスを得ることができる。

• AI のパフォーマンスを最大限に引き出すためにエラー分析が不可欠である理由を理解する
• 投資に見合うカスタマイズされたインタフェースを構築する
• 非技術者にもAIスキルを習得させる
• テストに合成データを効果的に活用する
• AI製品ロードマップが期限よりも実験を優先する理由を理解する