AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

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これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。

運営しているクリエイター: 武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

#機械学習

AI(deep learningや機械学習)導入にあたって危険と思った5つの兆候

週にだいたい15件(1日3件ほど)のAI(ここではdeep learningや機械学習を指します)導入に関するご相談をいただきます。それを3年間やっているので、相当数1,000社くらいはお話したかと思います。(こういうとなんか胡散臭いですね笑) その中で「これは実運用までは遠いだろうな」と思う瞬間がいくつかあるので、それを抽象化してまとめてみました。 ※追記: 抽象化したものを記載しております。特定の企業や個人のAI導入に対するアティチュードを非難/否定するのものではない

人間の命を救うはずだったAIが政治と無知によって無視されてしまった話

優れた料理人はお客さんが育てると言うことばがあります。料理を食べるお客さんが、それがほんとにうまいかどうかわからないと、料理人のレベルも上がらないということです。実はAIにもそれと同じような面があります。 AIがわからない人にAIを渡しても、AIの真価は発揮できないということです。今回は、汚染された水道管を発見することができるAI（機械学習による予測モデル）をせっかく開発したにもかかわらず、結局使われなくなってしまい、そのせいで問題の水道管が今でも取り替えられず、多

データ戦略の会社が考える「ビジネスでのデータ活用に必要な”データ戦略”の４要素」

2020/04/30追記: データ戦略に必要な4要素 --> データ戦略の7要素にUpdateしました！以下のリンク先記事が最新版ですのでご覧ください。 ---- はじめに：データ戦略とは弊社は「データ戦略」の会社であり、社名にDataStrategyと名付けています。私も、自分の肩書に、それなりに意味を持って「データストラテジスト」と付けています。実は英語圏でも、「データ戦略（Data Strategy）」という言葉は、一部のプレーヤーがそれぞれの定義で使うこ

Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編レコメンド-

今回も前回に引き続き、Uberが使用するデータサイエンス、特にレコメンドについて紹介していきます。前回、ご好評いただいた以下の記事を含め、まずはこれまでの連載をまとめておきます。・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編- ・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編- ■Uberがレコメンド？そもそも、Uberがするレコメンドなんてあるの？という疑問を持たれる方もいら

Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

今回はUberが使用する高度な手法について紹介します。紹介するのは以下の5つですが、レコメンドに関しては次回に回します。今回からは少し専門的な内容になります。・需要予測・配車最適化・ダイナミックプライシング・解約予測・レコメンド(ボリュームが多いので、次回説明) 本記事は連載4回目の投稿ですが、これまでの投稿は以下の通りです。・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編-