資料の紹介

　世界中の企業がデータからビジネス価値を生み出そうと、データ分析やAI活用のプロジェクトに取り組んでいる。しかし、期待した価値が得られず失敗するケースが後を絶たない。

　なぜならプロジェクトを進めていくと、様々な課題に直面するからだ。具体的には「AIで生み出せた価値がどの程度なのか見極めが難しい」「ビジネス分析は場当たり的だし、より複雑な機械学習の活用は限定的」「AIの活用がIT部門など少数に限られる」といったものだ。データ分析やAI活用プロジェクトでより多くのビジネス価値を得るには、こうした課題の解決が不可避だが、どうすればよいのだろうか。

　本資料では、データ分析やAIのプロジェクトの失敗を回避する策について解説する。具体的には、プロジェクトを通してより多くの価値を生み出すための7つの方法を紹介している。「年1件だった機械学習関連のプロジェクトが月数件に」「25種類以上の財務KPIについて予測した結果をソフトウエアパッケージにして、従業員に提供」など、興味深い事例もあるので、AI活用を促進したい企業関係者は見逃せない。

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