機械学習などAI技術の導入や開発が盛んになるなか、PoC(Proof of Concept:概念検証)に取り組む企業が増加してきました。

ほとんどの企業で必要な技術は「AIを作る技術」ではなく「AIを使う技術」です。そのため、PoCが必要なAI部分の開発・実装にそれほど高度な技術は求められていません。それにもかかわらず、PoCが続かない要因はどこにあるのでしょうか。

本資料では、機械学習・統計モデルなどの導入に必要なPoCの難しさの本質にふれ、ビジネスにAIを実装する方法について事例をまじえ解説します。

このような方におすすめです

  • AIの開発や導入を検討している
  • PoCを実施しているがうまくいっていない
  • 先端企業の事例や開発チームの体制を知りたい
  • AI活用の実務や最新トレンドを学びたい
  • 機械学習・ディープラーニングに興味がある
著者 森谷 和弘

エッジコンサルティング株式会社 技術顧問兼エバンジェリスト
データ解析設計事務所 代表 (個人事務所)

主に以下3つの領域で活動中

  • 機械学習エンジニア(分析→システム実装)
  • データサイエンティスト(分析→ビジネスインサイト)
  • データアーキテクト(データ戦略、 技術選定、データ構造設計)