～ビジネスでの競争優位性の獲得に向け、ビジネスニーズにマッチしたＡＩをいかに実装するかに重点をおいて策定しました～
2021年度版AIタスクは「iCD新設タスクセット2021」で参照することができます。
1.ビジネスとＡＩ活用
近年、ＡＩの進化は目覚ましく、画像認識、自然言語処理、予測、制御など様々な分野に応用されています。これまで人が行っていた判断をＡＩで実現し、生産性向上やコスト削減などで成果をあげるなど、ＡＩはビジネスの成長、発展に欠くことのできない存在になっています。
2. ＡＩ活用に取り組む際の課題
企業はＡＩの導入検討や開発に取り組んでいますが、最初から順調に開発が進み、期待した成果があがると言うよりは、概念実証（PoC：Proof of Concept）と呼ばれる段階を何度か乗り越えて成果に結びつきます。成果に至るにはいくつかの壁（リスク）があり、その壁を乗り越えるための事前準備、実施ステップや方法論がありますが、ＡＩに取組み始めたばかりの企業は最初はからそれらを100％理解してＡＩの導入プロジェクトを準備し、リスクを予見し、推進していくのはなかなか難しいというのが現実です。
３．タスクディクショナリの策定
このような認識のもと、iCD協会では独自のタスクディクショナリの策定作業に取組んで参りましたが、この度、ＤＬ（Deep Learning)を活用した画像認識についてタスクを公開することになりました。既に他の協会等からAIに関するタスクやスキルが公表されているところですが、今回はiCD協会の知見を基に以下の切り口で取りまとめを行いました。
| 対象タスク | DLによる画像認識 |
| 取りまとめ方針 | ビジネスサイドの視点、実践知の盛込み、力点の置き方（ユーザーとの合意形成などＡＩの作り込み以外も充実させる）とした。 |
| 本タスクを活用する対象者のイメージ ペルソナ設定 | ①AI開発の経験がない中堅社員（システム開発の経験あり） ②上層部からAI開発の指示あり ③AI活用の可否を含めて、プロジェクトを立ち上げる必要あり ④タスクの対象範囲は準備～PoCとする（PoCを完了後のタスクは、iCDの現行タスクがカバー） |
４．本タスクを担う人材育成のための研修プログラム
このタスクを実行するには、プロジェクトマネジメント、データサイエンス、インフラ構築、コーディングなど各々の役割の人材がチームとなって取り組む必要があります。各役割のメンバーには専門性が求められるため、必要なスキル、ノウハウを備えた人材を確保・育成することが重要です。このため、今回の検討メンバー企業のスキルアップＡＩで本タスクにマッチした研修プログラムをご用意しています。
５．セミナーの開催
以上を踏まえ、AIタスクディクショナリの公開に当たり、検討経緯やタスクの内容をご説明します。また当該業務を担う人財像と育成プログラムも合わせてご紹介します。iCDのご担当者、AIプロジェクトに関わる責任者、実務担当者の方々、特にＡＩに取組み始めたばかりの会員の方々を対象としております。
詳しくはiCDセミナーページをご参照下さい。