｢毎回同じ答えが返ってこない｣AIを､それでも事業の成果に変える会社がやっていること

1つめは、開発したAIモデルを現実解として合意していることです。AIの精度追求には際限がありません。現在のデータやアルゴリズムの実力、計算資源の制約、技術的な限界を見極め、この精度が今回の妥当なゴールであると関係者間で合意形成する必要があります。

2つめは、そのAIモデルをもって最低限達成できるビジネス的な価値に合意していることです。見込まれる精度や運用フローを前提に、売上や供給能力、品質の向上といった事業成果が最低限到達すべきレベルにつながっており、それが成果として認められることを合意しておく必要があります。

3つめは、AIを導入する現場側が受け入れに合意していることです。どれほど合理的な設計であっても、現場で使われなければ意味がありません。AIモデルの開発だけでなく業務プロセスも含めて、これなら無理なく仕事が回ると現場担当者が実感できることが重要です。

技術、ビジネス、現場。この3つの価値が重なったところに、初めてAIプロジェクトのゴールとしてのMVPPが生まれます。

「モデル至上主義」がPoCを長引かせる

逆に、AIモデルの性能だけを追いかける発想がなぜ危ういのかも、ここまで来ればお分かりいただけると思います。この発想をあえてモデル至上主義と呼ぶなら、それがまず引き起こすのは、PoCの長期化です。精度が目標に届かないから次の検証へ、また届かないからさらに次へと、実務に載せる議論に入らないまま時間と予算が溶けていきます。

AIプロジェクトが最終的にたどり着くべきゴールは、AIの精度が100%になることでも、業務が完全に自動化されることでもありません。今の技術で成り立つ仕事の流れを設計し、価値が回り始めること。そこが出発点になります。