8-1 AIプロジェクトの課題

1. AIプロジェクトの特性

1.1 従来開発との違い

従来のソフトウェア開発では、ロジックを明示的にコードで記述する。 入力に対する出力は決定論的であり、テストも比較的容易である。 一方、AIシステムでは、ロジックはデータから学習され、 出力は確率的であり、従来のテスト手法が適用しにくい。 この違いを理解しないと、プロジェクト管理で大きな問題に直面する。

1.2 AIプロジェクトの不確実性

AIプロジェクトは、従来のプロジェクトと比較して不確実性が高い。 技術的に実現可能かどうかが事前にわからないことが多く、 データの品質や量に大きく依存する。 この不確実性を前提とした計画とマネジメントが必要である。

2. AIプロジェクトの失敗要因

多くのAIプロジェクトが本番運用に至らずに終わっている。 いわゆる「PoC死」と呼ばれる状態である。 失敗要因を理解し、事前に対策を講じることが重要である。

3. AIプロジェクトのライフサイクル

AIプロジェクトは、ビジネス理解からデプロイまで、 複数のフェーズを経て進行する。CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）は、この流れを体系化した標準的なプロセスモデルである。 各フェーズは一方通行ではなく、必要に応じて前のフェーズに戻ることがある。

図1: AIプロジェクトのライフサイクル（CRISP-DM）

4. AIプロジェクトの考慮事項

AIプロジェクトでは、技術的な側面だけでなく、 倫理的・社会的な側面も考慮する必要がある。 AIの判断が人々の生活に影響を与える場合、 その影響を事前に評価し、適切な対策を講じることが求められる。