AI開発 チュートリアル：定義から実務への落とし込み
AI開発 の用語ページの内容を、手を動かして定着させるためのチュートリアルです。手順どおりに進めると、定義を自分の言葉で説明できる状態まで到達できます。
手順
定義を自分の言葉で言い換える
「AI開発」が何を指すのか、最初の一文を自分の言葉で言い換えてみます。AI開発とは、AIを構築し、特定のタスクを実行できるようにするためのプロセスです。— この一文を土台にすると外れません。
確認ポイント：一言で説明して、自信をもって言い切れるか「主なステップ」を押さえる
ステップ内容データの収集と準備社内データベース、外部API、Webスクレイピングなどで収集し、欠損値の処理、ノイズの除去、形式の統一などの前処理を行うモデルの選択とトレーニング教師あり学習、教師なし学習、強化学習などからタスクに適したモデルを選び、データを用いて学習させる評価と改善テストデータで性能を測定し、ハイパーパラメータの調整、データの追加、モデルの変更などで改善するデプロイと運用クラウド、オンプレミス、エッジデバイスなどに配置し、性能を監視しながら再トレーニングや更新を行うこの段階でデータの質を確保することが、AIモデルの性能に大きく影響します。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
確認ポイント：この観点を、ページの記述と照らして自分の言葉で説明できるか「つまずきやすいポイント」を押さえる
データの質が不十分：欠損やノイズ、形式のばらつきがあると、モデルの性能が伸びにくい評価指標の選定：精度、適合率、再現率など、目的に合った指標を選ぶ必要がある環境に合わせた最適化：デプロイ先の環境に応じて、モデルを効率的に動作させる工夫が求められるたとえば顧客の購買履歴から購買予測モデルを構築した場合、予測精度を高めるために過去のキャンペーン情報や顧客属性データを追加することが考えられます。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
確認ポイント：この観点を、ページの記述と照らして自分の言葉で説明できるか「成功のための体制」を押さえる
AI開発の成功には、組織全体の協力と理解が不可欠です。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
確認ポイント：この観点を、ページの記述と照らして自分の言葉で説明できるかアウトプットで確認する
プロンプト集の型を使って「AI開発」を誰かに説明する文章を書いてみます。最後に「まとめ」（A…）と突き合わせて不足を補います。
確認ポイント：まとめの要点を満たす説明が書けたか