THE CRITERIA · v202506

組織を知る、328の問い。

気になるテーマやカテゴリから、基準とその背景を読み進めてください。

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問いの読み方
テーマ(5個)×カテゴリー(各8個)×チェックリスト(各8項目)。例としてチームの8カテゴリと、チーム構成と権限委譲の8つの問い(メトリクスの計測・学習と改善・プラクティスと習慣・アンチパターン)。

各カテゴリは8つの問いで構成されます。アンチパターンは手放したい慣習を確かめる問いで、「いいえ」が望ましい状態です。採点は逆転します。

8項目 · 条件をクリア

DATA-6 / データ駆動

機械学習プロジェクト管理

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機械学習プロジェクト管理はなぜ重要か?

簡単に言うと、機械学習プロジェクト管理は「新製品の研究開発プロジェクト管理」のようなものです。製造業では、新製品を開発する際、技術的な実現可能性と市場での事業価値の両方を検証します。試作品を作り、性能テストを行い、市場調査を実施してから、量産に移行します。同じように、機械学習プロジェクトでは、技術的に高精度なモデルを作るだけでなく、そのモデルがビジネス価値を生み出すかを検証しなければなりません。PoC(概念実証)で技術的な可能性を確認し、プロトタイプで事業価値を検証してから、本格的な運用に移行します。実験と検証を繰り返し、失敗から学ぶプロセスが不可欠です。

カテゴリ解説を読む
DATA-6-1メトリクスの計測

機械学習プロジェクトの具体的な成功指標を持ち、構築したシステムがそれを満たしているかモニタリングしているか。

DATA-6-2学習と改善

機械学習の知見を、アプリケーション開発者や非エンジニアのスタッフが利用できるように勉強会などを繰り返し開いているか。

DATA-6-3プラクティス

継続的再学習のためのモニタリングと、自動的なモデルのアップデート等の効率的な保守を実現するための仕組みを導入しているか。

DATA-6-4プラクティス

実運用時の計算量や計算資源の種別(IoT/エッジ利用/クラウド)などを考慮に入れた上で、モデル選定や実験のプロセスが動いているか。

DATA-6-5プラクティス

事業価値と実現可能性の両面を同時に仮説検証できるようなプロジェクト管理(PoCとプロトタイプ作成)を行っているか。 

DATA-6-6アンチパターン

機械学習チームと事業担当者との間で、事業理解や背景・目的の共有などの時間を十分に設けていない。

DATA-6-7アンチパターン

すでに実績のあるクラウドを利用した機械学習ソリューションに対して、検証ができていない。

DATA-6-8アンチパターン

機械学習プロジェクトのPoCから実運用するためのエンジニアリング能力をチームが持っておらず、そこから実サービス化が進まない。