AI導入を成功に導く4つのステップ、データの収集から始める戦略とは？

　さまざまな領域でAIの活用が広がる中、自社での導入を検討している企業も多いだろう。しかし、AI導入はそう簡単なことではない。その導入効果を最大限に引き出すためには、自社が取り組みのどの段階にいるのかを把握し、各段階で何に注力すべきかを判断しながら次の段階へと上がっていくことが肝要だ。

　それでは実際に、どのようなステップを踏んでいく必要があるのか。AI導入に失敗する原因の多くが、AIモデルそのものではなく、データの準備と組織の失敗にあるといわれている。そのため、まずはあらゆる種類のデータを収集し、またAIを応用したデータ管理ツールに投資することで「データをシンプルで使いやすいもの」にする。その上で「アナリティクス基盤の構築」「信頼性と透明性を備えたAIの構築と適用範囲の拡大」と進め、最終的に「企業全体でAIを運用する」ことが望ましい。

　ただし、データ収集を始める前に必ずしておかなければならないこともあるので注意が必要だ。本資料では、これら4つのステップを1つ1つ詳しく解説しているので、自社がどの段階にあるのか確認しながら読み進めてほしい。