「AI or Not To AI キャンバス」は、特定の問題に対してAIを適用することが本当に適切かどうかを迅速に評価するための一枚の意思決定キャンバスです。問題の明確化から、価値とリスクの定量化、データとトレーニングの範囲設定までをカバーし、AIソリューションが妥当か、より簡単なアプローチが適しているかを判断できます。
このキャンバスは8つのセクションに分かれています：
AI で解決しようとしている問題 – AI について言及する前に、現実世界の問題をはっきりと説明します。
アクション – AI が期待されていることを行う（それがどのような決定や行動を取るべきか）を明確にし、これは非 AI 的な方法でも対応可能かどうかを検討します。
成功の価値 – 成功がどのようなものか、どのように結果が改善され、それがどの程度の価値（節約、収入、リスク軽減）を生むかを説明します。
失敗のコスト – AI が間違った場合や能力不足の場合に何が起こるか、そしてそれが人々、業務、コストにどのように影響するかを整理します。
組織の利益 – 差別化、学習、戦略的能力など、組織にとっての幅広い利益を特定します。
入力データ – AI が必要とするデータやシグナルをリスト化し、それらの質と利用可能性、アクセスして統合するための予想コストを挙げる。
トレーニング – モデルをトレーニングするために必要な事項（データ量、ラベリング、専門知識、インフラ）を概説し、その労力とコストを見積もる。
フィードバックと結果 – 実際の使用からのフィードバックをどのように収集し、モデルをどのように時間と共に改善するかを定義し、追跡する成功メトリクスとシステムを維持・精錬するための継続的なコストを明確にする。
チームはこのキャンバスをワークショップや調査セッションで使用し、関係者を整合させ、複数の AI アイデアを比較し、どこに AI 投資をするか、またしないかについて、透明で証拠に基づく意思決定を行うために活用できます。
