AI活用に必要な分析環境について

少しAIについて検討された方ならお分かりかと思いますが、AIを動かすエンジンは統計にもとづく分析がベースであることが多々あります。と言うか、統計分析の理解抜きにはAIプロジェクトは成立しません。AIツールで出た答えをうのみにするようなプロジェクトは結局現場の理解が得られず必ずとん挫します。

ここでご紹介するのは、AI活用にはまず「データ分析を可能にする分析環境」が必要だ、ということです。ユーザー自らが分析を進めることで、世の中にあるAIソリューション・ツールについての正しい判断ができます。便利な機械学習ツールがどんどん市場に出回っても、分析のイロハを理解したデータサイエンティストの需要は無くなるどころか、さらにニーズは高まっているのです。

データサイエンティストと呼ばれる「データ分析の経験者」は今や引く手あまたです。自らプログラミングをこなす人もいれば、統計ツールを使いこなして分析を進める人もいます。

今や多くの事業会社でこのような人材を確保して、自社のDX・AI活用を進めようとしていますが、いくら優秀な人材でも分析能力を存分に発揮できる「必要十分な分析環境」が用意されてなければ、おそらくその能力は生かされないでしょう。もしくは環境が無い会社にはそもそも参画されないかもしれません。

「AI活用に必要な分析環境」とは一体なんでしょう。それは、分析に必要十分なデータを活用できる基盤が用意されていることと、分析に必要なツールと環境が用意されていることです。

その具体的な事例は以下でご覧いただけます。コロナ禍での環境作りとしても参考になるものです。

製品の稼働データを分析し、予知保全。お客様へのきめ細やかな保守サービスを提供－株式会社荏原製作所様