第8回 Machine Learning 15minutes!で登壇させて頂いた際の資料をアップしました。「AI Lean Canvas」の詳細は下記記事を参照ください。http://ainow.ai/2017/01/18/107055/

1. 誰でも1時間でAIサービスが設計できる
「AI Lean Canvas」

2. 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

3. AINOWのご紹介
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

4. AINOWのご紹介
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！

5. AINOWのご紹介
会社紹介インタビュー AI周辺の情報整理 全脳アーキテクチャへ参加

6. AINOWのご紹介
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

7. 1月 AIニュースで話題になったものをダイジェスト
1月のトピック記事

8. 1月のトピック記事

9. 1月のトピック記事

10. 1月のトピック記事

11. 1月のトピック記事
過度な期待に対する真実を解説した記事が人気

12. じゃあ、どうやってAIを導入するのか？
新規事業立ち上げのスキルを元に整理してみました
1月のトピック記事

13. 誰でも1時間でAIサービスが設計できる
「AI Lean Canvas」

14. 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？

15. 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

16. 従来のリーン手法とAIを比較してみましょう

17. スタートアップで用いるリーン手法をおさらい

18. 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。

19. 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。

20. 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。

21. 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。

22. AIサービス×リーン手法が向いている理由

23. 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

24. 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

25. 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

26. 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

28. 数字の順番にシートを埋めていくだけ

29. 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」

30. 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

31. 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

32. 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

33. 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

34. 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

35. 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

36. 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

37. 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○○％

38. 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..

39. 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

40. 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

41. 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

42. 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

44. 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

45. 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!