データ

ビジネスにおける AI ソリューションの実装

Jacob H. Marquez

Data Scientist

データの重要性

 

• データがなければ、学習できるパターンもない
• 誤ったデータからは誤ったパターンが生まれる
• AIの精度はデータの質に依存する

 

データの4つの領域

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データの4つの領域

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データの4つの領域

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データの4つの領域

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取得

データの種類

• 顧客の属性情報
• 販売情報
• 製品在庫
• マーケティングキャンペーンの実績

サプライチェーン

• 調達
• 輸送
• 在庫レベル

画像分類のためのAI

• 機械的障害
• 数千枚のラベル付き画像

取得

 

ファーストパーティ

• データ収集や既存ソースの活用
• 他部門との連携
• 取得に時間を要する

 

サードパーティ

• データソース専門会社
• 他社とのパートナーシップ

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• 複雑さが増すほどデータが必要
• 要件は機械学習の専門家が決定

品質

品質

品質

品質

品質

品質 - データバイアス

定義： 不正確または不公平な結果を招く、データ内の体系的な誤りや偏り

• 認識・評価のためのツールと手法
• 偏った結果や意思決定の防止
• 責任あるAIの構築

セキュリティ

 

目的：

• 信頼の維持
• 規制への準拠
• ビジネス利益の保護

 

対策：

• 個人識別情報の削除
• データ保持ポリシー
• 暗号化
• アクセス制御

練習しましょう！

ビジネスにおける AI ソリューションの実装