AI プロジェクトの進め方

AIプロジェクトの進め方は、機械学習モデルを構築して実用化するまでの標準的な手順です。CRISP-DMなどのフレームワークが知られており、課題の定義から始まり、データの理解、準備、モデル構築、評価、デプロイという工程を踏みます。

AI開発は従来のソフトウェア開発とは異なり、データの質に結果が大きく左右されます。そのため、一度で成功させようとせず、試行錯誤を繰り返すアジャイル的なアプローチが推奨されます。

G検定では、プロジェクト全体を俯瞰し、ビジネス、データ分析、運用それぞれの担当者がどのように連携すべきかが問われます。特に、ビジネス目標と技術目標のギャップを埋めることがプロジェクト成功の鍵となります。