こんにちは。truestarの田中です。
truestarブログでは毎週 #Exploratory の様々なトピックについて紹介しております。（先週のブログ）
今週は趣を変えて、Exploratoryが活用される「AI・データ分析プロジェクト」ってどうやってすすめていくんだっけ？
という仕事術に焦点を当てた書籍をご紹介したいと思います。
ご紹介したい書籍は
『AI・データ分析プロジェクトのすべて―ビジネス×技術力＝価値創出―』（著：マスクド・アナライズ/伊藤徹郎/小西哲平/西原成輝/油井志郎）です。
今年1月に出版されSNSでも話題となっているのでご存じの方もおられるかと思います。（弊社内でも話題となっております。）
技術評論社HP: https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-11758-0#toc
本著、AI・データ分析プロジェクトにビジネス側、データサイエンティスト側、データエンジニア側、どのポジションから関わっていても知っておいて損はない、
というか知らないとチームが円滑に回らないので、プロジェクトに関わるメンバーは全員知ってきおきたい、というくらい網羅的な内容です。
したがって、個人的に興味深かった章などはあるのですが、いかに網羅的か、をお伝えすべく
本書「はじめに」から「プロジェクトのフェーズ別の罠」「本書で得られること」「目次」をご紹介したいと思います。
個人的にはこの目次詳細に目を通すだけでもAI・データ分析プロジェクトの流れは掴めるのではないか？と思います。※なかなかネット上にも目次詳細がないので耳より情報です。
プロジェクトのフェーズ別の罠
まず、あるあるプロジェクトのフェーズごとの罠です。
これらの罠を避けるためのノウハウはいわば「秘伝のタレ」のようなもので、知る人・会社のみぞ知るものでした。この状況を打破し誰でもAI・データ分析プロジェクトをまわせるようにしたいというのが本書の目的のようです。
本書で得られること
以下ご覧になってわかるように、プロジェクトそのものや技術的な話だけでなく、キャリアパスや人材採用などについても書かれている点が面白いなと思います。
本書の目次
さて、本書目次です。なかなか目次だけどどーんっと記載してあるブログもないと思うのですが本書がいかに網羅的かわかるかと思います。
逆に言うと（本書内でも言及されていますが）各章・各節の詳述はありませんので、それは別の専門書で補足する必要があります。
（しかし、ここに載ってる程度のことはどんな立場のメンバーも理解していなきゃいけないぞ、ということなのでやはり大変参考になる書籍です。）
さいごに
目次だけでもすごいボリュームですが、プロジェクトのチェックポイントにもなりそうです。
個人的には「期待値の調整」というワードが散見されたのが面白かったです。
これはネガティブな意味ではなく、AIやデータ分析について正しく目標設定をして気持ちよくプロジェクトを終えようという意味だと勝手に解釈しました。
以上、皆様の選書の参考になれば幸いです！
ちなみに、弊社ではデータ前処理、AI・データ分析、BIツールでの可視化、データ基盤構築、プロジェクトのマネージメント・コンサルティングと
AI・データ分析プロジェクトに関する様々な業務を承っております。是非こちらからご相談ください
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