機械学習プロジェクト成功のためのPoC要求分析～機械学習プロジェクトキャンバス活用と補助ガイドラインの提案～

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年度 : 2020年分科会 : 研究コース5「人工知能とソフトウェア品質」

主査 : 石川冬樹（国立情報学研究所）
副主査 : 栗田太郎（ソニー株式会社）
アドバイザー : 徳本晋（株式会社富士通研究所）
執筆者 : 北野健太（株式会社日本総合研究所）、増田知彰（エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社）

紹介文 :
本研究では、ビジネスと機械学習を用いたシステム開発をしっかりとつなぐことを動機とした取り組みを行っています。
既存の機械学習プロジェクトキャンバスをベースラインとし、経験者が加えて考慮する観点をしっかりと調査することで、不確実性を低減するための提言をまとめています。

概要 :
本研究では、機械学習プロジェクトのPoC 要求分析を円滑に進め、成否に重要な要素を洗い出すことを目的に、有識者アンケートを通じ、機械学習プロジェクトキャンバスの活用方法と補助ガイドラインの提案を行った。まず、機械学習プロジェクトキャンバスが、包括的なヒアリングとステークホルダ間合意に有用であることを確認した。また、同キャンバスの項目に加えて、プロジェクト管理、顧客姿勢、ドメイン知識の観点が重要であることを示した。最後に、補助的なガイドラインの必要性と実例を示した。