Eric Siegel | The AI Playbook | Talks at Google

Summary

エリック・ジーゲルは、Googleの講演で、機械学習プロジェクトを成功裏に遂行するための6ステップのプレイブックを紹介しました。ビジネスニーズに合わせた予測を提供し、その予測に基づく意思決定を強化することで、組織の運営を改善することが重要だと強調しました。また、ビジネス成果と密接に関わる分析の重要性を語り、新しい手法「BizML」を提唱しました。これはビジネスと技術を統合し、プロジェクトを効果的に進めるためのフレームワークです。

Takeaways

• 📚 エリック・シegal氏は、機械学習に30年以上の経験を持ち、Gooder AIの創設者であり、『The AI Playbook』の著者でもあります。
• 🤖 ビジネスにとって予測が重要で、その予測には機械学習が必要且つデータが必要です。機械学習はビジネスの主要な運用を通じてコストを削減し、売上の増加に寄与します。
• 🔮 機械学習モデルは予測を行うため、ビジネスにおける様々な運用を改善するために適用されますが、多くのプロジェクトがデプロイに失敗することが問題です。
• 🛠️ エリックは「BizML」と呼ばれるビジネスと技術を結びつけるフレームワーク、プレイブックを提案し、プロジェクトを組織的に実行する必要性を説きます。
• 👥 技術とビジネスの間のコラボレーションが深く必要で、プロジェクトの成功にはビジネス関係者が半技術的な理解を持ち、プロジェクト全体に貢献することが不可欠です。
• 📈 エリックは、ビジネスの目標とそれに関連するメトリックを明確にし、それに基づいて機械学習モデルを構築することが重要だと強調しています。
• 📊 モデルの性能を評価する際には、技術的メトリックだけでなく、ビジネスメトリックも重要で、実際のビジネス価値を定量化する必要があります。
• 🚀 Gooder AIはビジネスの性能をテストし、可視化することで機械学習の価値を最大化するスタートアップであり、ビジネス指標が鍵となります。
• 📉 データサイエンティストは、ビジネスの改善に貢献するためには、数値演算だけでなく、ビジネスの観点からの理解も必要とされます。
• 🔗 今後のビジネスにおいては、機械学習を活用したビジネスモデルの構築がますます重要になり、予測分析を活用したビジネス運用の改善が求められます。
• 🌐 AIはビジネスにおける多様な分野に適用されており、その適用範囲は広く、多くのビジネス分野において効果を発揮する可能性があります。

Q & A

エリック・シエゲルはどの分野で30年以上経験を持っていますか？

エリック・シエゲルは機械学習分野で30年以上経験を持っています。

Gooder AIとはどのような企業ですか？

Gooder AIはエリック・シエゲルが創設し、CEOを務める企業で、機械学習のビジネス価値を最大化するテストと可視化を行っています。

Machine Learning Weekはどのようなイベントですか？

Machine Learning Weekはエリック・シエゲルによって創設されたカンファレンスで、約2週間後にフェニックスで開催されるとのことです。

エリックはなぜ「The AI Playbook」という本を書いたのですか？

「The AI Playbook」は、企業機械学習プロジェクトを成功裏に遂行するための6ステップのプレイブックを紹介し、デプロイメントまでのプロセスを解説する書籍です。

ビジネスにおいて機械学習が重要であるとされる理由は何ですか？

ビジネスは予測を必要とし、予測には機械学習が必要であり、機械学習はデータを必要とするためです。データからモデルを生成し、それらの予測が日常の業務に貢献するのです。

エリックはなぜ機械学習プロジェクトのデプロイメントが困難であると主張していますか？

多くの新しい機械学習プロジェクトはデプロイメントに失敗するためです。ビジネスと技術、データサイエンティストとステークホルダーの間で責任が明確にされておらず、プロジェクトがビジネスの観点からの改善として捉えられていないことが原因です。

「BizML」とは何を意味していますか？

「BizML」はビジネスと機械学習を組み合わせたエリックが提案するフレームワークであり、ビジネスの観点からの機械学習プロジェクトの実行のためのパラダイムです。

エリックはなぜビジネスと技術の間の協力が重要だと主張していますか？

ビジネスと技術の間の協力は、プロジェクトが組織の観点から実行され、ビジネスのステークホルダーがプロジェクトを理解し、承認し、デプロイメントを進めることができるようにするためです。

エリックはなぜ「Machine Learning for Babies, and Toddlers」という本を引用しましたか？

「Machine Learning for Babies, and Toddlers」は機械学習の定義を簡潔に示した書籍であり、エリックはそれを通じて機械学習の基本的な概念を説明しました。

エリックはなぜデータサイエンティストとビジネスステークホルダーが協力する必要があると述べていますか？

データサイエンティストとビジネスステークホルダーが協力することは、プロジェクトがビジネスの戦略と目標に沿った形で実行され、予測モデルがビジネスの改善に貢献するようにするためです。

エリックはなぜ「AI Playbook」でUPSの事例を挙げていますか？

UPSの事例は、機械学習がどのようにして実際のビジネスの運送と配送を最適化し、そのプロセスを改善するのに役立つかを示す具体的な例として挙げられています。

エリックはなぜ「Moneyball」を引用しましたか？

「Moneyball」はデータサイエンスがスポーツ業界においてどのようにビジネスの価値を創造し、戦略を変革するのに役立つかを示す映画であり、エリックはそれを通じてデータサイエンスのビジネスへの貢献を強調しました。

エリックはなぜビジネスメトリックスを重要視するようビジネスパーソンにアドバイスしていますか？

ビジネスメトリックスはビジネスの価値と成果を測定し、ビジネスパーソンがプロジェクトのビジネス価値を理解し、承認し、推進する上で重要な情報を提供するためです。

エリックはなぜ「Gooder AI」を立ち上げましたか？

「Gooder AI」はビジネスパーソンが機械学習モデルのビジネス価値を測り、可視化し、ビジネスの改善に貢献するツールを提供することで、ビジネスと技術の間のギャップを埋めることを目的としています。

エリックはなぜビジネスパーソンがデータサイエンスに手をだす必要があると主張していますか？

ビジネスパーソンがデータサイエンスに手を出すことで、彼らはプロジェクトをより深く理解し、承認し、デプロイメントを進めることができるようになります。これにより、プロジェクトはビジネスの戦略と目標に沿った形で実行されます。