AI/MLソリューションに適した場面

データのパターンやトレンドに基づいて予測・分類

• 消費者の購入パターン・トレンドが存在し、それを基に将来の予測を行う必要がある。
• ユーザーの行動データを分析して、パーソナライズされたレコメンドを提供する。

データ量が多い

• データ量が多く、従来の手法では処理が困難な場合です。

AI/MLソリューションに適さない場面

明確なルールが存在

• 固定されたアルゴリズムや条件分岐で解決できる問題では、AI/MLを使用する必要はありません。これらは従来のプログラミング手法で十分対応可能です。

費用対効果が見合わない

• AI/MLを導入するコスト（トレーニングデータの準備、モデル構築、運用）が、得られるメリットに対して高すぎる場合です。

データの質や量が不十分

• AI/MLモデルは十分な量と質のデータがないと正確な予測を行うことが難しくなる。

プログラミング

ルールベースプログラミング

• 開発者が手動でルールや条件をコードに書き込みます。
• 例えば、if文に従って、入力に対して出力を生成します。
• ここで重要なのは、ルールを事前に明示的に指定する 必要があります。

機械学習

• データからパターンを学習して、アルゴリズムが自動的にルール生成 します。
• 開発者が全ての条件を手動で定義するのではなく、アルゴリズムがデータに基づいて、最適な判断をするためのルールを「学習」します。