Lean AI 開発論: コードを書く前に機械学習プロジェクトを評価する方法｜Anno Takahiro

10年前に提唱された「リーンスタートアップ」と呼ばれる事業立ち上げの手法がある。リーン（＝無駄がない）であること、仮説検証の速度を最大化する（=学びの量に最適化する）ことを重要視する考え方だ。フィードバックサイクルを早め、コストをなるべくかけず、必要最低限の要素にフォーカスし、素早くスタートアップを立ち上げることで、成功確率が上がるのだと言われている。 裏を返せばこれは、仮説検証に必要ない一切は削ぎ落とすべきだ、と言っている。リーンスタートアップ的やり方の有名な例として、プロダクトを作る前に、そのプロダクトのランディングページだけを作って、メーリングリスト登録やアクセス数などの反応を見ることで、需要があるか確認するやり方がある。実はコードを書くのは初期の仮説検証に全く必要ないのだ。 このように進めれば、たくさんのお金と時間を使ってプロダクトを作って、ローンチしたあとに実は需要がなかった、と

[misshiki]

機械学習プロジェクトでコードを書く前にすることをリーンスタートアップをヒントに提案。まず横軸に精度、縦軸にビジネス価値の予想グラフを描く。次に価値の最大値、最低限／人間／ベースラインの精度を考える。