なぜ使用するのか？
コスト-価値比に基づいて次の最適なアプリケーション/導入事例を選ぶ。
いつ使用するのか？
分析およびAIアプリケーションの導入事例のアイデアが複数あり、それらが同じアプリケーションドメインおよび同じ分析およびAI成熟度レベルにあるが、ワークショップ中やその後の実施でどれを優先するべきか不明な場合は、PICKメソッドを使用してください。このメソッドは、各アプリケーションの複雑さと価値に基づいた「推測的見積もり（guesstimation）」による迅速なグループ意思決定をサポートします。 "PICK" は優先順位マトリクスの4つの象限、「Possible（可能）」、「Implement（実行）」、「Challenge（課題）」、「Kill（中止）」を表しています。
使い方
I. 準備
① キャンバスのヘッダーを埋める:
a) アプリケーションドメインと分析およびAIの成熟度を示す白付箋でキャンバスヘッダーにフォーカスをラベルする。
② 軸と象限を白付箋でラベルする:
a) X 軸: 「技術的、分析的および組織的複雑性」 - 複雑性は、分断されたデータ環境、技術的障害、または複雑なプロセスなどのさまざまな要因から生じる可能性があります。このような複雑性は、実装と運用のコストを高めるだけでなく、価値の実現を遅らせる遅延を引き起こします。さらに、経済的、生態的、法的、技術的リスクを高めます。
b) Y 軸: 「目標への追加価値」 - ワークショップ中に設定された目標達成に向けた応用の貢献度に基づいて、その価値を評価します。
③ 四象限のラベルを付けます: 各四象限には "PICK" 略語に従ってラベルを付ける必要があります。順序は以下に示されています。
a) I. 象限: 「I. 実装」 - 複雑性が低く、価値が高い応用を実装するべきです。
b) 第II象限: 「III. チャレンジ」 - 高い複雑性と高い価値を持つアプリケーションについては、実装する前に検討すべきです。
c) 第III象限: 「II. 可能」 - 低い複雑性と低い価値のアプリケーションは、低い複雑性と高い価値のアプリケーションがない場合に実装することが可能です。
d) 第IV象限: 「IV. キル」 - 複雑性が高くて価値が低いアプリケーションは「キル」、つまり避けるか延期するべきです。必要な技術的、組織的、人員的な構造が整うまで、それらをバックログ（例：導入事例カタログ）に入れておいてください。
II. 見積もり
④ アンカー: 左端の「順序に並べる」フィールドから、複雑性と価値が中程度のアプリケーションを選び、キャンバスの中央に配置してください。これがアンカー要素となり、他のアプリケーションを複雑性と価値に基づいて分類する際の基準となります。
ヒント: 同じドメインで分析とAIの成熟度が中程度であるアプリケーションを以前に実装したことがある場合は、そのアプリケーションをアンカーとして使用しましょう。
次に、ステップ③でラベル付けしたクアドラントで作業を開始します。参加者に、マトリックス上にすでに配置されているアプリケーション、特にアンカー要素に対して各残りのアプリケーションを評価させます。この比較に基づいて配置を調整してください:
さらに、推定中に行った仮定を明確かつ透明にするため、白い付箋を使ってそれらの仮定を記録してください。
ヒント: 1つのアプリケーションが別のアプリケーションに依存している場合、その依存関係を矢印でつなげて示します。依存するアプリケーションをより右側に、そしてより上に配置し、他のアプリケーションに依存することで複雑さが増し、その恩恵が増すことを示します。
オプション: 失敗の可能性や影響について多くの議論や不確実性がある場合、付箋に色を使って確信の度合いを示してください：
緑: 完全に確信がある
黄色: ある程度確信がある
赤: 全くわからない
III. 次に優先すべきアプリケーション
I.象限「実行」にあるアプリケーションを探してください。それらは関連セットです。
この象限が空の場合、III. 象限「可能」に目を向けてください。どちらの象限にもエントリーがない場合、アンカー要素が平均的なシナリオを正しく表していない可能性があるため、見直しが必要です。そのような場合、より代表的な「平均」アプリケーションを使用してII. 推測のステップをやり直してください。
重要: アンカー要素も、あなたの関連設定に入ります！
関連設定から、他の先行または前提条件となるアプリケーションに依存していないアプリケーションを次の最適なアプリケーションとして選びます。その長所と短所を議論してください。次の最適なアプリケーションについて合意が得られない場合、投票を行うか意思決定者に最終決定を委ねてください。
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