AI導入で最も多い『失敗パターン』とは？

技術的な専門性が求められることから、複雑化しやすいAI導入プロセスですが、その失敗ケースはいくつかのパターンに集約されます。特に多いのは、次のようなケースです。

●AIへの理解が不十分なまま導入を進めた結果、期待値との差が大きくなってしまう
●AIによる分析に最適なデータがない状態で、AI導入を始めてしまう
●有効なデータを選定し、利活用できるパートナー企業を見極めらない

特に、１番目のケースに該当する企業では、短期的な成果やROIを過度に重視する傾向にあります。

例えば、AIの特徴の一つである「ディープラーニング（深層学習）」は、学習を重ねることで処理精度を飛躍的に向上させることができます。
だからこそ本来、AI導入当初は目先の利益に一喜一憂することなく、小さな成功を重ねることに注力する必要があるのです。

日本企業の多くがAI活用に失敗している理由

AI導入の失敗パターンに該当する企業には、やはり同じような理由や原因が存在します。
端的にまとめると、次のような理由があるといえるでしょう。

理由① 独自データを出したがらない企業が多い

AI導入によって得られる示唆や成果は、三者三様となるため、それが競争優位に繋がる可能性もあります。
しかしながら、中には自社独自のデータを活用することなく、AI活用を進めようとする企業も存在します。
一般的な情報や第三者データを元に学習を重ねたAIでは、導き出される示唆や予測も一般的なものにしかなりえません。

理由② セキュリティ面の規制が強い

AIの活用を考える上では、「目的設定」と「最適なデータの収集」は欠かせません。
データが散逸していたり、部門間でデータの扱いが制限されていたりする場合は、セキュリティ面の制約に直面し、そもそも必要なデータを集められないケースも見受けられます。
セキュリティポリシーの順守は重要ではありますが、事業戦略との整合性が取れていない場合は、規制の見直しの検討も必要です。
さもなければ、プロジェクト自体が頓挫する恐れがあるといっても過言ではありません。

理由③ そもそもAIに対する誤解や認識ミスがある

各メディアで取り上げられているAI像に注目してみると、あたかも人間の意志を持つようなAIから、人工知能と呼べるのか怪しいものまで、実に様々です。

前者のように自意識を備えたAIは「強いAI（汎用型AI）」と呼ばれていますが、このように完全に人間を代替するAIは、まだ実現には至っていません。

AIによる失敗事例を招かないようにするためには、AIは夢の道具ではなく、あくまでも「学習を重ねることで、処理の最適化・高度化を図ることができる技術」と位置付けた上での活用が求められているのです。

まずは、AIの活用方法・事例について、徹底的に情報収集を行って、具体的な活用イメージを持っておくことが、失敗のリスクを最小限に抑えることに繋がります。
例えば、下記ページでは業種や活用シーン別に、AIの活用方法をご紹介しておりますので、よろしければこちらもご覧ください。

▼物流業務・検品業務▼
https://www.amy-ai.com/insight/logistics/

▼安全衛生・防犯対策▼
https://www.amy-ai.com/insight/crime-prevention/

▼交通・移動体における事故防止▼
https://www.amy-ai.com/insight/traffic-safety/

▼動画分析・通行量の計測▼
https://www.amy-ai.com/insight/counting/

▼文字の読取・OCR業務▼
https://www.amy-ai.com/insight/ocr/

AI導入に必要な3つの要素

続いて、AI導入に必要な要素ですが、前述の課題に対応して、次のアプローチが必要となります。

要素① AIへの正しい理解・運用できる社内体制つくり

第一に必要な要素は、AI導入に向けた社内関係者から理解を得ることです。
もちろん、急にAIのメリットを説いて周っても、理解を示してくれる人はほんの一部でしょう。
大切なことは、試験的にAIを適用するPoC（Proof of Concept）を実施することで、特定部門内での小さな成果を見出すことです。

例え限られた領域であっても、事業の成果へと繋がる指標を明確化し、そこで成果を生み出すことで、各部門の説得材料を得ることができるはずです。

要素② AIが活用可能な環境整備

AIを活用して自社に最適なアルゴリズム（処理手順）を形にするためには、それに合った最適なデータ収集が必要不可欠です。だからこそ、まず初めは限られた範囲であっても、AI活用に向けて規制の緩和やツールの柔軟化を進めていきましょう。

要素③ 頼れるAIの専門家：パートナー企業

日々進化を続けるAIの関連情報を、自社に必要な観点に照らして取捨選択するためには、自社の事業に理解を示してくれるパートナーや専門家を見つけることが欠かせません。
人材不足が深刻化を続けており、技術が進化するスピードも日々加速する昨今、全てを内製化することは現実的とは言えないのです。

画像・映像解析ができるAIソリューションをご提供している、弊社Automagiでも、専門のコンサルタントが貴社の課題をヒアリングしてAIの具体的な活用事例など交えながら意見交換を行う、無料の個別相談会を実施しております。よろしければ、ご活用ください。

AI導入の正しいプロセスとは？　～成功する6つのStep～

ここまででご紹介した前提を踏まえると、AI導入には次のようなステップを踏むことが求められます。
自社の弱みと向き合い、外部パートナーの力も借りながら、目的にフィットした導入プロセスを模索していきましょう。

Step１. AIで解決したい課題を特定する
Step２. AI導入に必要な「環境」を構想する
Step３. 費用対効果が釣り合うか、いくつかの時間軸でシミュレーションする
Step４. PoC(概念実証フェーズ)で実現可否を判断する
Step５. 導入決定後、AI担当者の設置・運用フローの構築など社内体制つくりを行う
Step６. 導入後、AIの精度を高める取り組みを継続的に行う。

ここでの一番のポイントは、やはりStep４の「PoC」です。このステップに焦点を絞り、具体的なワークフローを考えてみると、次のような流れが考えられます。

①データ取得
…AI活用・機械学習に必要なデータを集め、クレンジング（最適化）処理を施します。
②データ蓄積
…データの量・種類に応じて最適なストレージを用意して、データを蓄積します。
③データ確認
…取得したデータに「アノテーション(ラベル)」を付与するなどして、
活用可能な状態にします。
④データ作成
…AIの機械学習に必要な「教師データ」を整備します。
⑤モデル設計
…AIへの入力値と出力値を定義し、
最適な「機械学習の環境」と「モデル構造」を選定します。
⑥学習実施
…前項までの条件を用いて学習を行います。
⑦評価・検証
…求める出力値との差異を確認し、データとモデル設計の改善を重ねます。

今回はプロジェクトのアウトラインのみの紹介となりますが、

100を超えるプロジェクト経験と多数の商用化を実施した経験をもとに成功に導く「Automagi」のAIソリューション

Automagiでは、各業界を牽引する企業様と共に、100を超えるAI導入・活用に関する多くの事例を生み出してきました。
今回ご紹介したAI導入の失敗事例には、実際に弊社に企業様からご相談いただいた内容も含まれています。

一般的にPoCから商用化に至るプロジェクトは全体の25%程度と言われております。その中、Automagiは商用化に75%以上の実績を持っております。

AI導入に向けた過程に課題をお持ちの企業様は、一度「導入プロセス」に着目してみることで、少なからず状況の改善が可能になるはずです。
全体像と要点を掴んで初動を改善するだけでも、プロジェクトの失敗確率は大幅に下げられるのです。

「現状を少しでも変えて、AI導入を一歩前に進めたい」とお考えの企業様は、弊社が無料でご相談に乗りますので、ぜひ一度、お気軽にご相談ください。

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