AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」｜連載一覧｜ソリューション

【連載】

AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」

【第10回】AIの導入・運用を支える人材とは

「AIが人々の働き方にどのような影響を与えていくのか」をテーマに解説してきた本連載も、いよいよ最終回です。総括として、AIという道具をうまく活用して生産性を向上させ、現場で働く人の幸福度を増していくプロセスに大きく貢献できる「近未来の情シスの在り方」「情シス部員像」に迫ってみたいと思います。

[2017/08/18 07:00] ソリューション

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全10回予定の本連載も残り2回となりました。残る重要なテーマとして今回は、AIを組み込んだシステムの構成要素を「どこに配置するべきか」という課題について、コストやセキュリティ、責任分界点に関する注意点などにも触れながら論じたいと思います。

[2017/07/24 08:00]

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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[8]AI導入、特に外注の前に知っておくべきこと

これまでニーズ主導だったIT導入ですが、AIの登場によって技術導入自体を目的としてしまう現象が起きています。今回は、こうした事態を防ぐ上で役立つ知見を提供してくれる書籍をご紹介します。

[2017/06/16 13:30]

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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[7]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。

[2017/05/25 08:00]

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【連載】AIでどう変わる? 情シスの「シゴト」[6]AI時代に求められる情報システム部門の役割

前回までに、現在の人工知能ブームの中心にあるディープラーニングの本質や、導入前に目標精度を定めるべきこと、ただし、そのコストは事前に見積もりにくいことを説明しました。それらを踏まえ、今回は、AI時代に求められる情報システム部門の役割について見ていきたいと思います。

[2017/05/17 09:15]

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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。

[2017/04/24 08:00]

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