アセスメント

近年、様々な分野で人工知能技術を用いた仕組み作りが盛んになっています。特に、複雑で難しい問題や未知の領域に挑戦するための方法として「探索的段階型の開発方式」が注目されています。この開発方式は、評価、概念の実証、開発、導入という段階を踏んで進められます。中でも最初の評価段階は、計画全体の成功を左右する重要な役割を担っています。 この評価段階では、まず利用者から提供された情報に基づいて、人工知能の模型を作れるかどうかを調べます。利用者が抱える問題点を明らかにし、人工知能技術で解決できる範囲を特定することも重要な作業です。例えば、利用者が大量のデータから特定の傾向を見つけ出したいと考えている場合、人工知能技術を用いたデータ分析が有効です。しかし、データの質や量によっては、期待する結果を得られない可能性もあります。そのため、評価段階では、利用者の要望と現状の技術で実現可能な範囲を慎重に見極める必要があります。 また、利用者と開発者の間で綿密な意思疎通を図り、相互の理解を深めることも大切です。利用者は、人工知能技術に関する専門知識を持っていない場合もあります。そのため、開発者は、利用者に対して人工知能技術の仕組みや可能性、限界などを分かりやすく説明する必要があります。逆に、開発者は、利用者の業務内容や課題に対する深い理解が必要です。利用者と開発者が同じ方向を向いて協力することで、初めて計画は成功へと導かれます。 評価段階は、いわば開発の羅針盤と言えるでしょう。この段階で得られた情報は、その後の概念の実証、開発、導入といった全ての段階の基礎となります。評価段階を丁寧に行うことで、開発の精度を高め、計画の成功確率を上げることができます。まさに、人工知能開発における最初の、そして最も重要な一歩と言えるでしょう。

探索的開発方式とは、人工知能を作る際に使われる方法で、段階を踏んで開発を進めることで、危険を少なくし、最終的に目指すところへたどり着くことを目指します。 よく知られている、滝が流れ落ちるように順番に開発を進める方法とは違い、この探索的開発方式は、各段階で目標に届いているかを確認します。そして、うまくいっていなければ、進む方向を変えたり、開発を中止したりといった判断ができます。 人工知能を作る際には、何が起きるか予測しづらいことがよくあります。例えば、どんな機能が必要なのかはっきりしない場合や、集めた情報の質がどれくらい良いのか分からない場合などです。このような不確実性が高い状況でこそ、この探索的開発方式は力を発揮します。 まず初めに、実現できるかどうかを評価します。そして、実際に簡単な試作品を作ってみて、うまくいくかどうかの実証実験を行います。ここまでで問題がなければ、いよいよ本格的に開発を進めます。 このように、各段階で得られた知識や経験を次の段階に活かすことで、無駄なお金や時間を使うことを避け、効率的に開発を進めることができます。また、開発の進み具合や実現できるかどうかを段階的に確認していくことで、開発に関わる人たちの間で認識のずれを防ぎ、計画が成功する可能性を高くする効果も期待できます。