忘備録 ということで単にAIを使って何かするというだけでは薄っぺらい結果しか出ない
AIを使って分析するということが普通になったとしても、そのベースになる考え方や進め方をリアルで経験してるノウハウは大きくその分析過程で大きく役に立つ。さらに独自データをベースに統計解析した結果分析や予測もその分析過程で大きく役に立つ。ということで単にAIを使って何かするというだけでは薄っぺらい結果しか出ないことを覚悟するべきだと思う。
AIは非常に強力なツールですが、それ自体が「魔法の杖」ではなく、あくまで分析プロセスを支援する一手段に過ぎません。以下の点で、経験や独自のアプローチが重要だと考えます。
ドメイン知識と解釈力の重要性
AIは大量のデータからパターンや相関関係を見出すことが得意ですが、その結果をどのように解釈し、実際の問題解決に活かすかは人間の洞察に依存します。業界特有の背景知識や実践経験が、データの前提条件や潜在的なバイアスの理解、そして結果の意味付けにおいて不可欠です。データの質と前処理の重要性
AIの性能は入力データの質に大きく依存します。独自データに基づいた統計解析やクリーニング、前処理といったプロセスは、AIにとって正確な解析の基盤となります。経験に基づいたデータの理解がなければ、いくら高度なAIモデルを使っても、結論は「薄っぺらい」ものに終わる可能性が高いです。分析過程の設計と検証
AIを使う前の仮説設定、モデリングの設計、結果の検証といった分析プロセス全体をしっかりと設計することが求められます。これらは実際の業務経験や現場での試行錯誤から培われるものであり、単なるAIツールの適用だけでは補いきれない部分です。補完的なツールとしてのAI
AIはあくまで補助的なツールとして位置付け、最終的な判断や意思決定は人間が行うべきです。AIによって得られる予測や分析結果も、実際の状況や追加情報と照らし合わせながら検証するプロセスが必要です。とはいってもAIで魔法の杖を作ることも先のノウハウがあれば簡単です。