ポイント

AI プロジェクトの計画では、データの準備 (収集・クリーニング・ラベル付け・検証) が最も時間のかかる工程になりやすいと押さえておきます。
・データが未整理なのに、準備を短く見積もっている → 計画の段階でデータの準備に期間と予算を組み込みます。
・品質を確認済みのデータがすでに整っている → モデルの開発・選定に工数を集中できます。
・記録が紙のままで、まだデータ化されていない → データの収集 (データ化) の工程から計画に入れます。
・音声や文書などの非構造化データ → 分析の前に文字起こしや項目の取り出しの工程が要ります。データベースの構造化データにはこの工程が要らないため、同じ AI でも成果が出るまでの期間に差が出ます。
モデルの開発に資源を集中しても、データの品質が低ければ出力の品質は上がりません。