セミナー

【ライブ配信セミナー】
AI・データサイエンス業界の過激な仕掛け人、マスク・ド・アナライズが参戦!

PoC地獄からオサラバ!AI導入の「傾向と対策」講座
~事前の準備と根回しで進める“あんしんAI導入計画”~

開催主旨

「AIを導入している企業は4.2%――」
「PoC(概念実証)まで実施している企業でも4.8%にとどまる――」
 情報処理推進機構(IPA)が公表した「AI白書2020」で、日本企業におけるAI導入の低迷ぶりが浮き彫りとなりました。また、AI導入を「検討中」あるいは「関心あり」とした企業に「AI導入を検討するに当たっての課題」を尋ねたところ、トップは「自社内にAIについての理解が不足している」で55.0%にのぼりました。
 こうした理解不足は、PoC(概念検証)へのアプローチで見受けられます。よく耳にするのが、「プロトタイプ開発で精度が得られず、プロジェクトの頓挫を繰り返す『PoC地獄』に陥った!」という声です。これは最初から高い精度を求めることに無理があり、一定の精度を確保しながら人間がAIを支援する前提を認識していないのが原因です。また社内での理解不足に伴う事前の「根回し」など、技術以前に対応すべき課題も見逃せません。
 本講座は、現場目線による辛辣かつ鋭い語り口で知られるマスク・ド・アナライズ氏を講師に招き、AI導入プロジェクトを推進するうえで必要な基礎知識からプロジェクト管理までを解説します。イキリデータサイエンティストならではテクニカルな視点に加えて、多くの修羅場を乗り越えた経験にもとづく社内調整のコツを包括的に紹介します。
 また、後段のワークショップでは、講師独自の導入前のチェックシートとあんしん導入計画を通じてAI導入にかかる危険を予知し、PoC突破に向けた勘どころを掴みます。

 本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを使い、 出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。 ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。

概要

日時

2020年8月21日(金)14:00~17:20頃

(休憩15:30~15:45)

受講料

22,000円(テキスト、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

※講座実施前の入金をお願いしておりますが、新型コロナウィルス感染症の影響を考慮し、講座実施後の入金にも対応しています。

主催 日刊工業新聞社
問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

マスク・ド・アナライズ 氏

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プログラム

1.AI開発ミステリー
1-1 エンジニアはどこに消えた?
1-2 なぜAI開発は失敗するのか
2.よくある失敗 ~傾向と対策~
2-1 体制の問題:社内に起因する問題と失敗例
 ①「トップダウン」「ボトムアップ」"だけ"では無理
 ②セキュリティとクラウドを正しく運用できますか
 ③抵抗勢力との戦いを想定すべし
2-2 開発会社の問題:外注に起因する問題と失敗例
 ①「いつもの開発会社」で陥る失敗
 ②AIエンジニア不足をどう解決するか
 ③従来のやり方は通用しない
2-3 人材の問題:関係者に起因する問題と失敗例
 ①AIリテラシー格付けチェック
 ②ひとりデータサイエンティストはつらいよ
 ③一番大きいコストは「説得コスト」
3.AI導入その前に ~ 準備が9割 ~
3-1 活用方針を決める前に
 ①「AIは何が出来るのか?」を知る
 ②現場へのヒアリングと検証
 ③AIに仕事をさせるのは人間の仕事
3-2 システム開発会社を呼ぶ前に
 ①現場のことは現場に聞け
 ②予算とスケジュールは柔軟に
 ③事例探しにおける注意点
3-3 AIを開発する前に
 ①開発に必要なデータと環境を準備する
 ②適切なKPIとゴールの設定
 ③開発作業以外で必要なもの
4.従来のシステム開発との違い
4-1 プロジェクト全体の流れ:ウォーターフォールじゃ開発できない!
 ①スケジュールどおりに進まないのが当たり前!?
 ②アジャイル開発とは?
4-2 精度100%のウソ:プロトタイプ第一弾はダメダメ精度!?
 ①AIは設計書通りに動かない
 ②作って壊すを繰り返すプロトタイプ
 ③精度99.9%は永久に不滅です
4-3 鍵を握るデータ:現場は使えないビッグデータばかり
 ①AI開発ドラマ ~貰うデータはゴミばかり~
 ②「データがあります」と「データが使えます」は別次元
 ③データがあるのはデータベースだけではない:データを訪ねて三千里
 ④部署間横断ウルトラハンコクイズ
4-4 本番は導入後:再学習しないと使えなくなる!
 ①GAFAも犯した導入後の失敗とは
 ②人は3日で慣れる!AIは3日で間違える!
 ③AIは完成した瞬間から劣化する
 ④外部環境の変化に適応せよ
5.ワークショップ
5-1 指差喚呼!AI導入前のチェックシート
5-2 危険予知!あんしんAI導入計画
6.成功に導く設計図
6-1 AIが得意なこと
6-2 チーム立ち上げ
6-3 環境整備できてますか?
6-4 前処理とアノテーション
6-5 PoC!PoC!PoC!
6-6 現場への実装と根回し
6-7 組織づくりと空気を読む
6-8 期待値と抵抗勢力のコントロール
6-9 ROIと利益の間
6-10 予算節約のツケ
6-11 スケジュール遵守のワナ
6-12 ゴールすれば成功
7.質疑応答
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