AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」
【第7回】AI導入案件の具体的な進め方
これまでに解説してきたように、ディープラーニングを導入する場合、情シスにおいても目標精度（適合率、再現率）を定める必要があります。今回は、ディープラーニングを導入した実務フローを構想するにあたって有用な「取り違え行列」について、例を挙げて説明します。
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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[5]ディープラーニングについてのまとめとビジネス応用の勘所
前回、今日のAIビジネス応用に求められる、重要な評価指標「目標精度」と、その設定の仕方を中心とした仕事の段取りについて、実態と実質に即して説明しました。今回はおさらいを兼ねて、前回紹介した図「AI（特にディープラーニング）応用で極めて重要な精度目標値」の中にあった例3「がん検出（診断支援）」について解説します。
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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[4]正しいAI開発アプローチとは?
前回は、AI(人工知能)のビジネス応用で、目標自体の設定の次に重要な、要求精度（適合率と再現率）について解説しました。それを踏まえ、今回は目標精度の異なる3つの例を紹介するとともに、正しいAI開発アプローチについて説明しましょう。
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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[3]AIのリアリティ - AIの精度評価の重要性
評価指標、特に精度を自ら適切に評価しようとしない分野の研究は衰退します。改善されたか否かが評価できないのですから、当然でしょう。今回は、AIの精度評価について解説します。
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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[2]AIにまつわる大きな誤解を解きましょう
AI（人工知能）に関しては、「今できること」と「将来できるかもしれないこと」が混在した情報が流布しており、そこかしこで「AIは万能」「ディープラーニングが最強」といった誤解が生まれています。何が誤解で、何が真実なのか。今回はその辺りについてご説明しましょう。
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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[1]今こそ、AIの「リアリティ」について考えるとき
AI（人工知能）は今後、人々の働き方にどのような影響を与えていくのか。初回となる今回は、イントロダクションとして、筆者の自己紹介とともに本連載の趣旨について説明します。
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