資料の紹介

　DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環で、機械学習を自社の業務やビジネスに適用しようとする企業が増えている。機械学習はAI（人工知能）の要素技術の1つで、大量のデータから、ルールやパターンを自動的に見つけ出す技術である。得られた結果を基に数理モデルを構築することで、業務での予測や検知に役立てられる。

　この機械学習は、製造業における不良品の検知、小売業での需要予測など、様々な領域で活用が見込める。ベテランの勘と経験が必要な属人的な業務で活用できれば、経験の浅い業務担当者でも不良品の検知や需要予測などが可能になる。しかし、いざ機械学習プロジェクトを始めてみると、うまくいかないことは多い。

　本資料では、機械学習のプロジェクトが失敗する5つの原因を解説する。いずれも先行してチャレンジした企業の事例などに基づいて導き出した知見だ。経験を踏まえたプロジェクト支援ソリューションも紹介。これから機械学習によるDXを始めようとしていたり、機械学習プロジェクトが思うように進まず悩んでいたりするビジネスパーソンはぜひ本資料に目を通しておきたい。

この先は日経クロステック Active会員の登録が必要です

日経クロステック Activeは、IT／製造／建設各分野にかかわる企業向け製品・サービスについて、選択や導入を支援する情報サイトです。製品・サービス情報、導入事例などのコンテンツを多数掲載しています。初めてご覧になる際には、会員登録（無料）をお願いいたします。