誰でも1時間でaiサービスが設計できる-「ai lean canvas」
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誰でも 1 時間で AI サービスが設計できる「 AI Lean Canvas 」
自己紹介
亀田 重幸
ディップ株式会社次世代事業準備室 dip AI.Lab マネジャー、 AINOW 編集長
遺伝子組換え Streptomyces 属放線菌による有用物質生産の研究
社会人 1 年目は検索エンジンのプログラマー ( 日本版 Indeed ぽい )
新規事業を学び、新サービスを出しては失敗しまくる（約 30 個 /年）
バイトルのインフラエンジニアを 3 年くらい
AI でビジネスシーンは革命が起こると思い、 AI プロデューサーへ
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AINOW って何？
AI ニュースだけ日本最大の 1 万件、日本初の AI ニュースサイト… 裏側で自然言語処理 & 機械学習な某クローラーが稼働中
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スキマ時間の 10 分で最新の AI ニュースをチェックチーム内への情報共有利用もありがとうございます！
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ビジネス・データ・アルゴリズムが繋がりAI 研究もさらに進んで欲しい
AI 研究の最前線とビジネス現場を繋げていきます
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誰でも 1 時間で AI サービスが設計できる「 AI Lean Canvas 」
リーンスタートアップは起業家向けでAI とは関係ないと思いますよね？
AI の導入に必要なポイントを漏れなく確認できるので AI サービスの精度がより早く上がっていきます
従来のリーン手法と AI を比較してみましょう
スタートアップで用いるリーン手法をおさらい
Lean Canvas → MVP Canvas → Product Backlog最小のコストでサービスの構築を行うための手法資金がショートする前に仮説検証しなければならないので偉人達の失敗からこのようなフレームになった。
Lean Canvas とは？立ち上げたい事業を成功に必要な要素が揃っているか整理するもの、アイデアをサービスにまとめる時に活用する。
MVP Canvas とは？Lean Canvas における仮設をどのように検証していくか整理するもの、本当にサービスが活用されるのか確認する時に使う。
Product Backlog とは？主に用いられるのが Scrum開発、最小のストーリーから構築して、素早く機能を開発する時に活用する。
AI サービス × リーン手法が向いている理由
①. ユーザとデータを結ぶのが AI・ AI はユーザと既存サービスを繋ぐ役割・誰のどんな課題を解決するか、既存サービスよりも明確に定義する必要あり・人間らしい振る舞いをさせたい場合、より高度に
②. アルゴリズムは一度で成功するとは限らない
・継続してチューニングを行うオンライン学習に対する考え方が必要・使用するデータは常に変化する・モデルは何回も設計し直すことになるかもしれない
③. AI は成果が出るまで時間が必要
・イニシャル、ランニングコストが大きいので KPI管理が大事・経営に対して説明するロードマップとしても活用できる・何をとこまで検証したか、細かく管理する必要がある
ユーザとデータを結びつけて常に変化する AI開発はリーンと相性がピッタリ
数字の順番にシートを埋めていくだけ
飲食店の口コミを AI が判断してお店選びをチャットでサポート
口コミ判定 AI 「チェッ Q 」
①：誰が喜ぶのか？（ユーザ設定）
サービスを使うユーザを特定します、具体的にどんな人物化想像できるくらいまで
例）・ 26歳・渋谷区に勤務している女性・オシャレなカフェ巡りが趣味・ Retty をよく使う
②：なぜ喜んでくれるのか？（課題特定）
ここが 1番大事なポイント、現状どこに不満を持っているか特定しましょう。課題が明確でない場合、サービスを導入する必要がないのかもしれません。
例）・ Retty は口コミをよく見るが、お店選びが大変
・口コミの真意がわかれば、お店を選ぶ必要がなくてラクになる
・チャットなら探さなくても良いからカンタン
③：なぜ、 AI を活用するのか？（コンセプト）
AI でなくては実現できないことを考える。AI を入れるとどんなメリットがあるのだろう。また、どのくらい便利になるのか？
例）・ Retty や twitter のテキスト情報を自動で解析してオススメしてくれる
・口コミの真意を知ることができる
④：どんな AI を提供する？（分析手法）
あなたの AI サービスはどんな分析手法で課題解決できるでしょうか、画像解析、自然言語解析、統計的な予測、どれを使いますか？
例）・テキストの情報を解析するために、自然言語解析が必要
・画像解析に画像処理 AI が必要で、好みの写真を特定するためにディープラーニングも活用できそう
⑤：どうやってデータを取得する（ユーザ接点）
AI は、ユーザとシステムを繋ぐ仕組み、どこで AI が動くかによって取得できるデータが変わってくるので、 AI が稼働する場所を整理していきましょう。
例）・チャット形式で、気軽に質問してデータ収集できる。検索より精度上がりそう。
・提案に対して評価をもらって学習
⑥：分析に活用するデータ（データ特定）
AI を作る上で必要な手元にあるデータと AI が学習する上のデータこれから取得するデータの 2種類を考えてみましょう。※厳密にはカラムまで特定する
例）ベースとなる手元のデータ・飲食店情報をクローリング・口コミデータは twitter から学習に必要なデータ・ユーザ趣向や評価はチャットから取得
⑦： AI 導入に掛かるコスト（導入コスト）
どのくらいのコストで AI を導入して回収しますか？短期では成果が出ないので、いつまでにどのくらいの予算で KPI を追うのか定義しましょう。
例）開発フェーズ（ 3ヶ月）・データ収集で○○○万・アルゴリズム開発で○○○万・アルゴリズムチューニングで○○○万・追加データ取得、解析業務で○○○万
⑧： AI の効果をどうやって知るか？（主要指標）
AI を入れることで改善される既存の指標はなんでしょうか？AI単体の判断をする先行指標は別に設けると良いかもしれません。
例）・飲食店情報が○○件・口コミ分析が○○件・口コミ分析精度が○○％・質問の入力率が○○％・回答の精度が○○％・課金率が○○％
もし、キャンバスを埋めれなかった場合その AI は活用されない可能性が高いです ..
これをすべて埋めることは難しいのでシートを埋める為のリーン手法もご紹介
特に 1番やらないといけないことはユーザと課題をインタビュー・調査で特定すること
ただ聞くだけではなく、仮設を立てて結果を整理する「 Lean UX 」「顧客開発」がオススメ
ググると解説した記事やスライドも多いですAI に特化した方法は作成中ですのでお楽しみ
寄稿・ライター募集中です！AI に興味ある数千人に技術を PR できます
メディアとして、 AI がビジネスで活用される世界を目指し
AI のできる現実と期待値をわかりやすく伝えていきます !