今日からできる機械学習

機械学習プロジェクトの始め方--人材と体制における3つの役割

田中耕太郎 2017年07月10日 07時00分

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 これまで、機械学習プロジェクトの企画から実装までの流れと、活用するデータの集め方や特徴について説明しました。今回は、機械学習プロジェクトを進めるために必要な人材や体制について説明します。

 機械学習などAIを活用した機能やサービスを作るためには、複数のスキルや強みを保有するチーム作りが必要です。おのおのの分野で専門的な知識を持った人たちが協働して取り組む形を目指します。

機械学習プロジェクトでは複数のスペシャリストが活躍

 社内で初めての機械学習プロジェクトを計画する場合、要求される知見や経験は複数分野にまたがるため、メンバーの人選が重要です。

 機械学習プロジェクトの円滑な遂行には、「ビジネスサイドから企画を作るスキル」「分析を活用して物事を把握するスキル」「統計モデルやアルゴリズムを設計するスキル」「実用に耐え得るレベルで実装するスキル」などが求められます。

 「機械学習」と聞くとエンジニアが担う役割が大きいと感じますが、必要な人材は統計理論やアルゴリズムが理解できる研究者や、複雑な処理のプログラミングに長けたエンジニアだけではありません。ユーザーのニーズやサービスの強み、弱みを熟知している社内の企画者やマーケターも同じように重要な役割を果たします。まず、プロジェクトでのメンバーの役割を3つに簡略化して説明したいと思います。


必要とされるさまざまなスキル

ビジネス側の立場から参画するメンバーの役割

 最初に、ビジネス側の観点から関わるメンバーについて説明します。事業オーナー、企画者、マーケターといった肩書きを持つメンバーがこの立場で関わることになります。

 ビジネス側の立場から関わるメンバーには、自社が展開する事業やサービス、業界的な構造やトレンド、顧客の志向や反応についての知見が求められます。開発内容や目指す成果をビジネス的な観点から評価したり、関係各所に説明したりすることが彼らの役割です。

 企業にとって機械学習はビジネスとして成果を出すための手段です。そのため、開発成果がビジネスに与えるインパクトを想像することができ、加えてコミュニケーションやマネジメントを得意とするメンバーが居ることでプロジェクトを円滑に進めることができます。

 この立場から参加する人には統計や機械学習の理論、ソフトウェア開発に関する深い理解は要求されませんが、その概念や基本を理解してビジネスとプロジェクトの成果をつなぐ役割を果たすことが望まれます。

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