AI 製品とプロジェクト – 他のものとどう違うのですか? | ビジネスにおける AI #49

公開: 2024-01-08
既存のデジタル製品に AI コンポーネントを組み込む企業が増えています。 最新のテクノロジーに基づいて AI 製品をゼロから構築している企業もいます。 したがって、AI 製品管理は、AI マネージャー、スタートアップのオーナー、起業家精神にあふれたイノベーターにとって、中核となるコンピテンシーになりつつあります。 しかし、AI 製品管理は他のビジネス領域の管理とどう違うのでしょうか? AI 製品とそのライフサイクルの特徴は何ですか?

AI 製品 – 目次:

  1. AI プロダクト管理の概要
  2. AI製品企画 - アイデアから実装まで
  3. AI 製品開発におけるデータとその役割を理解する
  4. AI ベースの製品を管理する際の最も一般的な問題
  5. まとめ

AI プロダクト管理の概要

AI 製品は、従来のテクノロジー ソリューションとは異なり、継続的な開発とカスタマイズが必要です。

  • AI、人工知能 - 画像の認識、書き言葉や話し言葉の理解、利用可能なデータに基づく意思決定など、人間の理性と創造性の働きを模倣するタスクを実行する機械の能力の一般名。
  • ML、機械学習 – 機械がデータから学習し、タスクをより適切に実行する方法を経験するプロセスをカバーする AI の下位分野。 機械学習 (ML) ベースの製品の独自性は、事前にプログラムされていないが、学習機能と適応機能が備わっているという事実にあります。 ヘルスケアなどの業界ではAIがより正確な診断に貢献し、金融ではより高度なリスク分析が可能になり、
  • GenAI、生成人工知能 – ユーザーの発明やユーザー指定の目的、およびキーワード、クエリなどの入力データに基づいて、テキスト、画像、ビデオ、3D モデル、音楽などの新しいコンテンツを作成できるシステムを含む ML の新しい分野、プロンプト、スケッチ、写真など。

AI製品企画 – アイデアから実装まで

AI 製品を計画するには、最初に重要な質問をする必要があります。「この製品は AI 機能を追加することでメリットが得られますか?」

AI 製品の実装にはリスクと費用がかかるため、AI の実装によって解決される問題を定義することから始めて、それを最適に解決することを試みることをお勧めします。 おそらく、ChatGPT または Google Bard を使用したブレインストーミングを使用すると、必ずしも AI に基づいているわけではなく、最適な製品開発パスについて驚くほどアドバイスを得ることができます。

ただし、企業の製品に人工知能を追加することに決めた場合は、AI プロジェクトのライフサイクルの詳細を考慮する必要があります。 結局のところ、Gartner のデータによると、AI プロジェクトのわずか 54% のみがパイロット段階から本番環境に到達しています。

これは多くの場合、現在利用可能な AI ツールを使用して作成できる非常に有望なプロトタイプによるものです。 一方で、利害関係者が要求する「生産品質」や結果の再現性と関連性を達成することは非常に困難です。

ただし、AI 製品のライフ サイクルが他の製品と異なるのは、コンセプト段階を超える頻度がやや低いという点だけではありません。 従来の製品のライフサイクルでは、売上がピークに達すると徐々に関心が薄れる傾向にありますが、AI 製品はいわゆる「フライホイール効果」を経験します。 これは、機械学習ベースの製品が使用されるにつれて改良され、ユーザーから新しいデータが収集される現象です。 製品が優れていればいるほど、より多くのユーザーがそれを選択し、アルゴリズムを改善するためにより多くのデータが生成されます。 この効果により、AI ベースのソリューションの継続的な改善と拡張を可能にするフィードバック ループが作成されます。

ai products

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

これにより、ライフサイクルが更新される製品となります。 言い換えれば、AI のフライホイール効果は、継続的な改善が製品のパフォーマンスの漸進的な向上につながることを意味します。 例えば：

  • AI モデルの反復トレーニング – たとえば、売上予測のモデルは、最適な精度を達成するために繰り返しトレーニングを必要とする場合がありますが、時間の経過とともにますます完璧になります。
  • データ バックログ管理 – コンテンツ パーソナライゼーション アプリケーションでは、ユーザー データの収集と分析が優先事項となり、徐々に関連性の高い結果が得られます。

要約すると、AI プロジェクト管理には柔軟性と継続的な改善への準備が必要です。 したがって、AI プロジェクト マネージャーは、変化する要件に対応し、戦略を常に調整する準備をしておく必要があります。

AI 製品開発におけるデータとその役割を理解する

AI 製品開発におけるデータの役割は非常に重要です。 マッキンゼーは、生成 AI モデルが年間最大 4 兆 4000 億ドルの経済的利益を生み出す可能性があると推定しています。 ただし、そのパイの一部を獲得するには、高品質のデータ管理が必要です。

たとえば、電子商取引の製品推奨システムが適切に機能するには、顧客行動データの品質が非常に重要です。 適切な量​​のデータだけでなく、データの適切な分割と更新、そして最も重要なことに、収集した情報から結論を巧みに導き出すことも必要です。

データ駆動型 AI 製品を作成する場合、データの公平性を維持することも同様に重要です。 たとえば、人材採用や保険に使用される AI アルゴリズムでは、データに差別につながる可能性のある、性別や場所に基づく暗黙的なバイアスが含まれていてはなりません。

適切なデータ管理には、技術的な専門知識だけでなく、AI 製品のパフォーマンスへの影響についての認識も必要であることは注目に値します。

AI ベースの製品を管理する際の最も一般的な問題

AI 製品の管理には、特定のスキルと倫理意識を必要とする課題が伴います。 最も重要な問題の中には、言及する価値があるものがあります。

  • AI スキルの開発– たとえば、AI 業界のプロダクト マネージャーは、技術チームと効果的に連携するために機械学習の基本を理解する必要があります。
  • 法的要件に対する最新の方向性– AI 製品に関する規制が登場したばかりであるため、AI 製品を使用するために会社のポリシーと規制を継続的に調整する方向性をもつ必要があります。
  • AI を既存のシステムに統合する– 高度な人工知能を既存の IT システムに統合すると、技術的および組織的な課題が生じる可能性があります。
  • AI ソリューションのスケーリング– テクノロジーの新興企業にとって、AI プロトタイプを本格的な製品に開発するには、リソース、時間、専門知識が必要ですが、供給が比較的少なく、専門家への需要が高いため、問題となる可能性もあります。
  • ユーザーのエンゲージメントを維持する– AI を使用してコンテンツをパーソナライズするアプリの場合、ユーザーの好みの変化に常に適応することが、ユーザーのエンゲージメントを維持する鍵となります。
  • 倫理的ジレンマに対処する– たとえば、健康監視用の AI アプリケーションでは、ユーザー データのプライバシーとセキュリティが優先事項となります。

AI 製品 – 概要

要約すると、AI プロジェクトと製品を管理するには、テクノロジーがもたらす特有の課題と機会を理解する必要があります。 データの役割を理解し、チームやプロジェクトを管理できること、そして AI の倫理的側面を認識しておくことが不可欠です。 AI 製品はビジネスに新たな地平を切り開きますが、適切なアプローチとスキルが必要です。

新興企業の場合、AI 製品が解決する問題を明確に定義し、AI に関する適切な知識と経験を備えたチームを構築することに重点を置くことが重要です。 また、ユーザーの期待と規制に準拠した倫理的で透明性のある AI システムの構築に焦点を当てる価値もあります。

AI regulation

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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