今やAIを業務に導入することは、企業が成長を目指すうえで欠かせない取り組みとなっている。しかし、企業がAIを用いたデータ活用プロジェクトを推進しようとするとき、いくつかの問題に突き当たる。
1つ目は、ユーザーのスキルの問題だ。教育プログラムを導入し、社内の人員をデータ人材に変えようとする企業は多いが、リスキルには時間がかかる。また外部から採用したデータ人材は、その企業の業務のことが分からず、現場社員はデータサイエンスを理解できないため、データ分析のアイデアをビジネスの改善に生かすことができない。
2つ目は、企業内のデータがさまざまな場所に分散し、さまざまな形式で保存されていることだ。データ分析の環境だけを使いやすくしても、基になるデータが準備できなければ価値を生み出すことはできない。
3つ目の問題は、データガバナンスだ。データ活用の安全性と効率を高めるためにも、どこにあるデータを、誰が、どうやって加工し、分析しているのかを管理するデータガバナンスの構築は不可欠だ。
本資料ではこれら、AIプロジェクトを頓挫させてしまう「技術と人」「データ整備」「ガバナンス」などの問題を解決するための4つのアプローチについて紹介している。データとAIの活用に悩んでいる企業の担当者は、ぜひ一読してほしい。
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なぜAIプロジェクトは頓挫するのか？調査で見えた3つの理由
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