AIチームは、新しいプロジェクトのガイドラインを定義する際に非常に厳密な投資を行います。しかし、既存のプロジェクトを中止する際には、同じことが当てはまりません。明確なガイドラインがなければ、チームは実現不可能なプロジェクトを何ヶ月も引き延ばしてしまうことになります。
彼らは、悪い知らせを伝えることを恐れて、プロジェクトレビュー会議で大げさなパフォーマンスを見せてしまいます。実現不可能なプロジェクトでは、プロセスを合理化してフェイルファストを実現することで、チームはAIイニシアチブにおける全体的な成功率を大幅に高めることができます。
AIプロジェクトは従来のソフトウェアプロジェクトとは異なります。適切なデータセットの入手可能性、必要な精度基準を満たすためのモデルのトレーニング、本番環境におけるレコメンデーションの公平性と堅牢性など、多くの未知数があります。
フェイルファストを実現するために、AIプロジェクトはマーケティングやセールスファネルに類似したコンバージョンファネルとして管理する必要があります。プロジェクトは5段階のファネルの最上部から開始され、どの段階でも中断される可能性があります。一時的に凍結されるか、永久に停止されてAIの墓場に送られるかは、状況によって異なります。AIファネルの各段階では、明確な未知数のセットが定義されており、期限付きの成功基準リストを用いて検証する必要があります。
AI プロジェクト ファネルには 5 つの段階があります。
1. 問題の定義：「これを作れば、人は来るだろうか？」
これはファネルの最上部です。AIプロジェクトは、初期開発だけでなく、継続的なモニタリングと改良にも多大な投資を必要とします。そのため、解決しようとしている問題が、構築にかかる労力と比較して、潜在的なビジネス価値の観点から本当に解決する価値があるかどうかを検証することが重要になります。たとえ解決する価値がある問題であっても、AIが必ずしも必要ではないかもしれません。人間がコード化した、より簡単なヒューリスティックスが問題解決に役立つかもしれません。
AIソリューションの開発は、戦いの半分に過ぎません。残りの半分は、ソリューションが実際にどのように使用され、統合されるかです。例えば、顧客離脱を予測するAIソリューションを開発する場合、顧客サポートチームのワークフローに離脱予測を組み込むことを明確に理解する必要があります。このレベルの統合の明確さがなければ、どんなに強力なAIプロジェクトでもビジネス価値を生み出すことはできません。
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この段階を正常に終了するには、次の条件が満たされている必要があります。
- AI プロジェクトは、成功すれば具体的なビジネス価値を生み出します。
- 必要な精度しきい値で問題に対処できる、より安価な代替手段はありません。
- 既存のフローに AI の推奨事項を組み込んで効果を上げるための明確な方法があります。
私の経験では、プロジェクトの初期段階では、現実よりも願望の割合が高くなります。不適切な形でプロジェクトを中止すると、チームが「問題を探しながら解決策を構築する」という状況を避けることができます。
2. データの可用性：「構築するためのデータがあります。」
ファネルのこの段階では、問題が解決する価値があることが確認できました。次に、AIプロジェクトに必要な認識、学習、推論機能を構築するためのデータの可用性を確認する必要があります。必要なデータはAIプロジェクトの種類によって異なります。分類インテリジェンスを構築するプロジェクトと、推奨やランキングを提供するプロジェクトでは要件が異なります。
データの可用性とは、広義には適切な品質、量、特徴量を備えていることを意味します。適切な品質とは、データサンプルがモデル化しようとしている現象を正確に反映し、独立性や同一分布といった特性を満たしていることを指します。一般的な品質チェックには、データ収集エラー、意味の不一致、ラベル付けされたサンプルのエラーの発見が含まれます。
適切な量とは、利用可能なデータの量を指します。機械学習モデルのトレーニングには膨大な量のデータが必要だという誤解がよくありますが、これは必ずしも正しくありません。事前に構築された転移学習モデルを使用すれば、ごく少量のデータから始めることも可能です。また、データが多いことが必ずしも有用なデータであるとは限りません。例えば、10年間にわたる履歴データは、必ずしも現在の顧客行動を正確に反映しているとは限りません。最後に、モデルを構築するために適切な特徴量が必要です。これは通常、反復的な作業であり、機械学習モデルの設計を伴います。
この段階を正常に終了するには、次の条件が満たされている必要があります。
- 必要な機能のデータセットが利用可能です。
- 対応するデータセットは品質要件を満たしています。
- これらのデータセットには、利用可能な履歴データ サンプルが十分にあります。
私の経験では、この段階でプロジェクトが凍結されることがよくあります。必要な機能が不足しているため、アプリケーションチームがデータセットを収集するのに数か月かかることもあります。
3. モデルのトレーニング：「プロジェクトは精度のしきい値を満たしています。」
この段階では、データが利用可能であることが確認され、MLモデルの機能について反復的な調整が行われました。次は、必要な精度のしきい値を満たすモデルを実際に構築できるかどうかを検証します。
トレーニングは、機械学習アルゴリズム、モデル構成、データセット、入力特徴量の様々な組み合わせを反復的に試し、精度の閾値を満たすことを目標とする反復的なプロセスです。トレーニングはリソースを大量に消費するため、大規模なデータセットを扱う場合、インフラストラクチャのキャパシティが制限要因となる可能性があります。この段階では、既存のインフラストラクチャリソース、または実現可能なクラウド予算内でモデルを構築できるかどうかを検証します。
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トレーニング段階では、「誤報」が発生する可能性があります。これは、チームが信じられないほど高い精度を達成してしまうことです。興奮しすぎる前に、トレーニングデータセットと検証データセットに重複したサンプルが含まれていないか再確認することが重要です。また、初期テストでは有望な結果が得られても、データセット全体には適用できない場合もあります。トレーニング前にデータセットをランダム化することで、精度の変動によるジェットコースターのような変化を回避できます。
この段階を正常に終了するには、AI プロジェクトがトレーニング後に必要な精度のしきい値を満たす必要があります。
4. 結果の公平性: 「生成された結果は、ゴミを入れればゴミが出てくるというものではありません。」
プロジェクトが精度基準を満たすことを確認しました。次は、生成された結果がバイアス、説明可能性、そしてプライバシーとデータ権利に関する規制への準拠に関して実際に公平であるかどうかを検証します。
AIによる推奨の公平性を確保することは、重要な研究テーマです。ほとんどのデータセットは本質的に偏りがあり、利用可能なすべての属性を網羅していない可能性があります。データセットの本来の目的と前提を理解することが重要です。もう一つのよくある偏りは、データの過少表現です。例えば、ローン引受アプリケーションが特定のユーザーカテゴリや所得範囲のシナリオ向けにトレーニングされていない場合などです。モデルのパフォーマンスを評価する際には、全体的な精度だけでなく、様々なデータスライス全体にわたって評価することが重要です。
AIソリューションは正確であるだけでは十分ではありません。説明可能性、つまりアルゴリズムがどのようにして結論に至ったかを示す必要があります。自動化された意思決定ツールを使用する規制対象産業の中には、生成された結果に関する有意義な情報を顧客に提供することが求められているところもあります。説明可能性は、結果の可視化、特徴量の相関関係、what-if分析、モデルの因果関係の解釈可能性など、様々な形でサポートできます。
この段階を正常に終了するには、次の条件が満たされている必要があります。
- 結果には適切なチェックとバイアスの境界があり、説明可能です。
- AI プロジェクトで使用されるデータは、GDPR や CCPA などのユーザーのプライバシーとコンプライアンスの規制を満たしています。
5. 運用の適合性: 「生産の準備ができていますか?」
最後の段階は運用上の適合性を確認することです。すべてのプロジェクトに同じ運用上の厳密さが求められるわけではありません。私は、トレーニングと推論がオンラインかオフラインかに基づいて、プロジェクトを2×2のマトリックスに分類しています。オフラインのトレーニングと推論は最も容易ですが、オンライントレーニングには堅牢なデータパイプラインと監視が必要です。
運用適合性には、モデルの複雑さ、データパイプラインの堅牢性、そして再トレーニングのガバナンスという3つの主要な側面があります。複雑なモデルは、本番環境での保守とデバッグが困難です。重要なのは、シンプルさと精度の適切なバランスです。シンプルなモデルは精度が低くなる可能性があり、複雑なモデルは精度が高くても、過剰適合のために新しいデータサンプルに一般化できない可能性があります。同様に、データパイプラインは、データスキーマの変化、品質問題、非標準的なビジネス指標を考慮すると、管理が複雑になります。最後に、再トレーニングでは、データ分布の変化や特徴量のセマンティクス、いわゆるコンセプトドリフトによる精度の変化を考慮する必要があります。
この段階を正常に終了するには、次の条件が満たされている必要があります。
- モデルは複雑さと精度の適切なバランスを保ちながら最適化されています。
- データ パイプラインは、必要なレベルの監視によって堅牢になります。
- モデルの再トレーニングのために、適切なレベルのデータとコンセプトのドリフト監視が実装されています。
AIイニシアチブを成功させるには、チームは迅速に失敗する必要があります。5段階のコンバージョンファネルは、AIチームがビジネスチームにプロジェクトの状況を伝達するための語彙を提供し、プロジェクトに対するブラックボックス的な認識を、既知の未知数のリストに置き換えるものです。このファネルは、プロジェクト全体で共通する脱落段階を特定し、潜在的な改善領域を特定するのに役立ちます。迅速に失敗を繰り返す文化では、AIの墓場は将来のプロジェクトに適用できる教訓を得る場として称賛されます。
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