「AI導入に立ちはだかる“現場の壁”」は、AIを業務改善に活用する際の業務ユーザーからの反発やその対策について解説しています。
AI導入には、業務ユーザー、システムエンジニア、データサイエンティストの三者が関与し、相反する要望の調整が求められるため、AIマネジメント人材の重要性が強調されます。
反発の具体例として、予測精度が悪い商品への過度な期待や、異常値への不安が挙げられます。
これに対して、精度基準の合意や後処理の実施などの対策が提案され、業務ユーザーとのコミュニケーションや透明性の確保が必要であると述べられています。
AI導入の成功には業務ユーザーの理解と協力が不可欠であり、リリース後の定着化に向けたさらなる対応が求められています。
AIマネジメント人材が中心となってAI導入を推進しても、業務ユーザーから反発を受けてしまうことがある。本稿では、業務改善…
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