「AIを使うこと」自体が目的になり、解決すべき業務課題が不明確なまま導入を進めたケース。結果、高額なシステムを導入したものの、現場で誰も使わずに放置されてしまいました。まず「何を解決するか」を明確にすることが第一歩です。
AIの精度はデータの質に直結します。過去のデータが不正確、欠損が多い、フォーマットが統一されていない状態でAIを構築しても、使い物になる精度は出ません。データの整備にかかる時間とコストを計画に織り込みましょう。
IT部門だけでAIシステムを開発し、完成後に現場に導入したところ、現場の実情と合わずに使われなかったケース。開発の初期段階から現場のキーパーソンを巻き込み、フィードバックを反映することが重要です。
概念実証（PoC）で良い結果が出たことに満足し、本番導入に進まないケース。PoCと本番では、データ量、処理速度、エラーハンドリングなどの要件が大きく異なります。PoCの段階から本番導入までの計画を立てておきましょう。