人工知能システムのプロジェクトがわかる本 企画・開発から運用・保守まで(ジンコウチノウシステムノプロジェクトガワカルホン キカクカイハツカラウンヨウホシュマデ)

自社システムに人工知能を導入したいときに読む本!

機械学習をはじめとする人工知能への期待は増加していますが、
人工知能が搭載されたシステムを開発するプロジェクトマネージャの数は足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。
また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。
大規模なシステムになるほど、「開発工程において何をするのか」を規定することが重要であり、
人工知能が搭載されたシステムの開発で行うことを体系的に理解しなければなりません。
本書では、人工知能システムを企画・開発し、運用・保守したい人向けに、
企画から運用までの一連のプロセスのノウハウを解説します。

【本書のポイント】
・人工知能システムの開発を行うエンジニアやプロマネ向けのノウハウ集
・人工知能システムの企画書や開発計画書が書けるようになる
・人工知能のトライアルを計画・実施できるようになる
・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる

Chapter1 実用化されつつある人工知能
人工知能の定義
人工知能の歴史
人工知能の利用用途
認識の具体例
分析の具体例
対処の具体例

Chapter2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い
人工知能システムの開発プロセス
企画フェーズでの特徴
トライアルフェーズでの特徴
開発フェーズでの特徴
運用・保守フェーズでの特徴

Chapter3 人工知能システムの企画
目的の設定
システム構成の検討
業務フローの作成
データ選び
スケジュール検討
運用・保守方針の検討

Chapter4 人工知能プロジェクトのトライアル
トライアルのプロセス
分析内容定義
データ観察
モデル設計
データの加工
結果の評価 (1) -評価指標の決定
結果の評価 (2) -精度の評価
結果の評価 (3) -解釈性の評価
結果の評価 (4) -過学習度合いの評価
結果の評価 (5) -CASE STYDY での評価例

Chapter5 人工知能システムの開発
開発フェーズのプロセス
要件定義工程 (1) -計画作りー
要件定義工程 (2) -精度の確認ー
要件定義工程 (3) -データ量の決定ー
要件定義工程 (4) -更新方法の決定ー
要件定義工程 (5) -学習データが少ないときの対応方法
要件定義工程 (6) -異常値処理方法の決定
設計工程
テスト工程

Chapter6 人工知能システムの運用・保守
人工知能を見守る
人工知能を育てる (1) -自動再学習ー
人工知能を育てる (2) -忘れさせるー
人工知能を育てる (3) -新しい知識を教えるー
人工知能と人の協調

付録
提案依頼書
開発提案書
トライアル分析提案書
トライアル分析報告書
WBS
機能要件定義書・非機能要件定義書
要件定義のためのデータ分析結果報告書

機械学習のアルゴリズムを学ぶ本は数多く出版されていますが、「 AI をシステムとして企画し、開発し、運用に載せる」までのプロジェクト全体を俯瞰する本は限られています。本書は著者の本橋洋介氏が、 AI プロジェクトの立ち上げから PoC (概念実証) 、本番実装、評価、運用保守までの各フェーズで「何を決め、誰と合意し、どこで躓くか」を整理した一冊です。

技術的な深さよりもプロジェクト運営の視座に重きを置いており、データの収集・前処理がなぜ見積もりを超えて膨らむのか、精度と業務インパクトの関係をどう経営層に伝えるか、 PoC で成功したモデルがなぜ本番で動かないのかといった、実務者が繰り返し直面する問題に正面から答えます。エンジニアだけでなく、企画職やプロジェクトマネージャーが AI の特性を理解するための共通言語としても機能します。

本書はコードを書く本ではないため、アルゴリズムの実装力を高めたい人には別の書籍が必要です。しかし「技術は分かるがプロジェクトとして回せない」という課題を持つチームにとっては、失敗を未然に防ぐための地図になります。