「AI か、それとも AI でないか キャンバス」は、特定の問題に AI を適用することが実際に意味があるかどうかを、チームが迅速に評価するのに役立つ1ページの決定キャンバスです。問題の明確化から、価値やリスクの評価、データとトレーニングの範囲を明確にして、AI ソリューションが正当化されるか、より簡単なアプローチが良いかを決定するのをサポートします。
このキャンバスは8つのセクションで構成されています：
AI で解決しようとしている問題 - AI に言及する前に、現実世界の問題を明確に記述します。
アクション - AI が行うこと（どのような判断や行動を取るべきか）、およびこれが非AIの方法で処理できるかどうかを捉えます。
成功の価値 - 成功の姿がどのようなものか、成果がどのように改善され、それがどれだけの価値を生むか（節約、収益、リスク削減）を記述します。
失敗のコスト - AI が誤るまたは期待以下のパフォーマンスを示す場合に何が起こるかをマッピングし、それが人々や運用、コストにどのように影響するかを明らかにします。
組織のメリット - 差別化、学習、戦略的能力など、組織にとっての広範な利益を特定します。
インプット – AIが必要とするデータや信号、それらの品質や利用可能性、およびそれらにアクセスし統合するための予想コストをリストアップします。
トレーニング – モデルをトレーニングするために必要なデータ量、ラベル付け、エキスパート、インフラを概説し、その労力とコストを見積もります。
フィードバックと成果 – 実際の使用からのフィードバックがどのように収集されるか、モデルがどのように改善されるか、追跡する成功指標、およびシステムを維持し精錬するための継続的なコストを定義します。
このキャンバスは、ワークショップやディスカバリーセッションで関係者を調整し、複数のAIアイデアを比較し、どこにAIに投資するべきか、どこにしないべきかについて透明で根拠に基づいた意思決定を行うために使用できます。
