-ビジネス成長のためのAIプロダクトの企画から設計、性能評価まで段階別戦略を盛り込む
AI導入がまもなく競争力になる時代、数多くの企業が生成型AIとLLMを先駆けて導入しているが、実際のビジネス成果につながる事例は依然として珍しい。派手な技術スタックの背後には、問題定義の欠如、データ準備不足、性能評価の失敗など繰り返される罠が存在する。このような現実の中で『AIプロジェクト100%成功のためのチェックリスト17』（本のみ）は「なぜAIプロジェクトは失敗するのか」という根本的な質問から出発し、成功確率を高めるための現実的な解決策を提示する。
この本は単なる技術マニュアルではありません。 AIを「導入すること」ではなく、「ビジネス問題を解決するツール」として見て、企画段階の妥当性検討からアーキテクチャ設計、データ確保、LLM選択戦略、ワークフロー設計、性能評価と運用まで全過程を17個のチェックリストに構造化した。 AIプロジェクトを準備する企業なら誰でも一度苦悩してみた質問を抜け出すことができる。
技術の実装を超えてビジネスの観点からAIプロジェクトを説明するため、ドメイン知識を生成AIにどのように構造的に適用するのか、LLMを自己構築するのかAPIを活用するのか、性能評価はどのように設計すべきかなど、実務者が向き合う現実的な悩みに具体的なヒントを提供する。
著者ユジンホは様々な産業現場でAIソリューションを開発してきた経験をもとに、プロトタイプにとどまりやすいAIプロジェクトを「商用レベルのプロダクト」に引き上げるために必要な判断基準を提示する。細かいチェックリストの後には現場の試行錯誤と深い悩みが溶けており、その結果物はAIプロジェクトを準備する実務者と経営陣の両方に信頼できるロードマップとなる。
『AIプロジェクト100%成功のためのチェックリスト17』は、AIを流行のように導入しようとする組織ではなく、実際の成果につなげようとする人々のための実戦ガイドだ。 AIプロジェクトの成功確率を高めたい場合は、最初にチェックする必要があるチェックリストがこの本に含まれています。
☑プロジェクトが失敗する可能性を推定してみましたか？
☑生成AI技術は絶対指輪か？
☑私たちのビジネスに合ったAI技術を正しく知って選択しましたか？
☑サービス可能なAIプロダクトのためのアーキテクチャ要素をうまく設定しましたか？
☑データはどのように確保され、十分に準備できましたか？
☑ 非定型文書を正しく読み込んで処理したか？
☑LLM：自分で構築しますか？ APIを活用しますか？
☑ SLM: 適時に導入してきちんと活用しているか？
☑ビジネスのトラブルシューティング：LLMワークフローを作成しますか？エージェントに任せますか？
☑適切なプロンプトを作成して、必要なコンテキストを設定しましたか？
☑AIの回答レベルを上げるためにRAG最適化を行いましたか？
☑RAG性能を評価していますか？
☑LLMモデルの性能を評価していますか？
☑エージェントのパフォーマンスを評価していますか？
☑ AIの嘘と幻覚に対応しているか？
☑人材確保と管理戦略を運営していますか？
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