人工知能（機械学習）が注目される中、多くの企業におけるPoC（実証実験）が成果を上げることができずプロジェクトが頓挫しているケースが多くみられます。本ワークショップでは、グループワークまたは個人ワークを通じて、以下の2つのテーマに焦点を当てながら議論していきます。
➊意思決定、トレードオフ、予測というキーワードをベースとした活用領域を選択する：
人間は1日に約900回の意思決定をしていると言われています。多くの場合、重要な意思決定にはトレードオフが存在します。QCD（品質、コスト、納期）はトレードオフの典型です。例えば、サブスクリプション型ビジネスモデルを運営している企業を考えてみましょう。この企業にとって「顧客維持」は重要な課題です。ここには、以下の2つのトレードオフが潜在的に存在します。
・顧客維持率の最大化
・顧客維持の施策に関するコストの最小化
ここでは、「何を知る（予測する）ことができれば、2つのトレードオフを解消／軽減できるか？」という質問が、適切な人工知能（機械学習）活用領域を選択するための第一歩となります。
❷機械学習キャンバスを活用してプロジェクトに必要となる要件を共有する：
次に、プロジェクトに関与する利害関係者（ビジネスとIT）の間で、プロジェクトが成功するための要件とその関係性を1枚のチャート（機械学習キャンバス）で整理していきます。このチャートでは、以下の4つの大きな視点を捉えていきます。
・目的の視点 – 誰が最終利用者か、何の価値を提供するのか、なぜそれが重要なのか？
・学習の視点 – どのように学習するのか？（データソース、データ収集、特徴量、モデル構築）
・予測の視点 – どのように予測するのか？（機械学習タスク、意思決定、予測実行、実装前評価）
・評価の視点 – 実装後に、どのように評価するのか？
最後に、機械学習活用プロジェクトの期間、投資コスト、ROIに関しても簡単にまとめていきます。
<定員>
12名（最小催行人数４人とさせていただきます）
<習得するスキルや知識>
・適切な領域の選択に関する知識（意思決定、トレードオフ、予測の理解）
・利害関係者が関心をもつ要件を整理するためのテクニック（機械学習キャンバス）
・投資額／投資期間およびROI（投資対効果）の算定に関する基礎知識
<進行スタイル>
レクチャーとグループワークの組合せによって進めていきます。
<使用するツール>
・機械学習活用の領域選定マップ
・機械学習キャンバス など
<特典>
以下の講座（休日1日コース）を20%オフ（10,000円）で受講できるクーポンコードを提供します。
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