2019/03/20　デー活@osaka#2にて使用

1. ＃２
失敗した話
デー活
2019/3/20

2. 成功の裏に多数の失敗あり？
2
意識
無意識
重大事故
ヒヤリ
事故

3. 意識
無意識
重大事故
ヒヤリ
事故
失敗から学ぼう
3
成功
失敗
https://twitter.com/nami1to
好き

4. なぜ失敗するのか？
4
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/0529
00291/053000001/
https://www.sbbit.jp/article/cont1/35926
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1811/27/ne
ws002.html
https://president.jp/articles/-/24489

5. ユーザー側の意識が悪い …のか？
5
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/0529
00291/053000001/
https://www.sbbit.jp/article/cont1/35926
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1811/27/ne
ws002.html
https://president.jp/articles/-/24489
1.当事者意識が薄く、外注へ丸投げ
2.適切な目的を設定できていない
3.目的と行動がずれている
1.見切り発車
2.深層学習信奉
3.構築を丸投げ
4.作って満足

6. カッコつけずに、今までの失敗を振り返る
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■やりたいこと(解決したい課題)が不明確
・(事業側)「AIで何かやれと社長に言われたから(何をやるかは考えてね)」
・(IT側) 「ウチAI出来ますよ！(何をやるかは考えてね)」
⇒ゴールが無いまま走り出す →目的がブレブレになり失敗
※システムを1から自前で作ることが目的化
※「既にある資産を使うこと」が目的化
※難しい技術を使う事が目的化
こういう事ありませんか？

7. カッコつけずに、今までの失敗を振り返る
7
■判断基準が不明確
「何がどこまで出来ればOK」なのか誰も考えておらず、
・(IT側) 「精度90%出ました！結構良くないですか？」
・(事業側)「え、100%じゃないの？」
■AIにやらせたい事が不明確
「AIで何が出来る/出来ない？」「やろうとしている事はAIで出来る？」
・(事業側)「何か知らんけどAIって人間より凄いこと出来るんでしょ？」
・(IT側) 「それは事業側の範疇なので知りません」

8. カッコつけずに、今までの失敗を振り返る
8
■「誰が使うのか」「使い続ける」を考えてない
・そんな難しいスキルをユーザーに求めて大丈夫？
・実際の環境では頻繁にモデル更新が必要になるが、誰がメンテするの？
■データが無い/質が悪い、モデル選択が不適切
・(事業側)「ウチはデータは持ってるから」
↑本当に必要なデータを必要な精度・粒度・規模で持ってるかは別
・(IT側) 「とりあえず決定木を使ってみました！」
↑過去に使った経験があるから使っただけ

9. カッコつけずに、今までの失敗を振り返る
9
■コスト感、スケジュール感が合わない
・そのコストインパクトのために一体いくら・何年かけるの？
※AI導入による期待効果に対して、人件費、システム開発費、
設備費、保守運用費などが見合わない
何が原因で失敗するのか？
成功確率を上げるには何に気を付ければいいか？
客観的・体系的なまとめがあると皆嬉しい？

10. 失敗ＰＪフィッシュボーン
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 フィッシュボーン(特性要因図)
• 問題の原因特定・解決を支援するためのフレームワーク
(もとは製造業で広く使われてきた)
• 解決したいテーマ …背骨
• それに対する大要因 …大骨
• 大骨を構成する小要因 …小骨(・孫骨)
• ベースとして、下記を大骨に設定して書き出すことが多い
• 4M：Man(人)/Machine(設備)/Material(材料)/Method(方法)
• 5M1E：上記＋Measurement(計測)/Environment(環境)

11. ４Ｍで考えてみる
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ＰＪ失敗
Method (方法)Material(材料)
Man(人) Machine(設備)
知識・スキル
人手
目的
責任
センサー
ツール・インフラ
データ
モノ
(データ発生源)
ＰＪ計画
分析手法
AI適用先