- 導入にとても興味があるが、対応できる人材がいないし、採用も難しく、外部会社は非常に高価。
- そもそも、AI導入に必須のビッグデータが用意できない。
今後意識して、データ収集していきたいが、その際何を注意し、どのように蓄積していけばいいのか、わからない。
- ビッグデータがあるが、AI導入のための前処理として、タグ付や、異常値検出などの地味だが膨大な作業は、人手が足りない中着手が難しい。
- 初期のモデル生成までには、ディープラーニングなどでは、成功するかどうかわからない中、トライアル＆エラーが欠かせないが、何とかAI投資のROIを少しでも上げられないか、苦慮している。
- AIで何にどのような効果があり、それが事業にどのような影響を及ぼすのか、よくわからない。
-
総合ROI
モデル生成には、トライアル&エラーがつきものであり、すでに国内AI人材単価は高止まりで旺盛な需要で確保は困難。また比較的単純なデータ前処理を担う人材も、国内では確保難。オフショアをフルに活用したハイテク・ローテク・ハイブリッド人材活用で、トータルのROIを向上させることが可能。
-
前処理
適正な結果出力には、データの前処理による異常値排除などのスクリーニング、タグ付などの各種アノテーション作業が膨大に必要になりますが、前工程は既存センター人員の人海戦術で対処。
-
AIコア人材
ベトナム・ホーチミンにAIのR&D拠点として支店設立。そこには、ベトナム国内外の大学院等卒のAIエキスパートを採用。
-
ハイブリッドモデル
当社では、AIを実装したOCR製品も取り扱うが、OCRの学習工程では、人による補正が欠かせない。
HUMAN+AIのハイブリッドモデルで、データ入力など取組。
