AIによる「命日予測」が実現しない5つの理由

幸いにして『統計学が最強の学問である』という本が売れたお陰もあり、私はデータにまつわる様々な相談を頂きます。中でもこの1、2年で増えたのはAI製品に関わるものです。

よくある典型的な例をあげると、これからはAIの時代だと意気込んで、東大などに所属する研究者を巻き込み、自社の持つデータや技術を使って新しいAI製品を作り出した──、のはいいが、全く売れないのだがどうしたら良いのか？ と、何度相談されたのかわかりません。

社内で検討しても、AIの研究者に相談しても、どこかのシンクタンクに相談しても、なぜ上手くいかないかさっぱりわからない。そこで最終的に私のもとへいらっしゃるわけですが、表に出ていないものも含めてこれだけ色んな「失敗したAI製品」を見せてもらうと、そこにはいくつかのパターンが見えてきます。そのため、最近は「今ある製品をブラッシュアップする」または「全くのゼロから製品を考え直す」ためのワークショップというのを色んな企業で行なうようになりました。

いつもほんの数時間ワークショップを行なうだけで、これまで考えもしなったような製品のアイディアが、実現可能な企画書の形で何本も生まれています。本連載はこの知見をより多くのビジネスマンに知ってもらうためのものです。

それでは、具体的に失敗のパターンをあげてみましょう。私が見てきた限り、AI製品がビジネス的に上手くいかない理由として、次のような５つが挙げられます。…