AI・PMOの進化
モデルカード
Model Card
読み：もでるかーど
学習済みモデルの想定用途、評価条件、性能、制約などを整理して伝える文書です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
AIの取扱説明書に近いものです。何が得意かだけでなく、使うべきでない場面や確認していない集団を明示し、利用者の判断を支えます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
モデル版、作成主体、データの概要、用途、指標、条件別の結果、限界を記録します。更新ごとに変更点を残し、配備先の運用手順と対応付けます。
03専門家向け
判断を一段深める
文書があるだけで品質や適法性が保証されるわけではありません。公表できない情報の扱いと検証可能性を調整し、導入先の対象業務で独自評価を行います。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の工数予測モデルで、100人日未満の案件を評価対象とし、大規模建設案件の性能は未確認と明記します。
理解を助けるための架空の例です。想定用途
条件別の評価
制約と更新情報
性能値だけでなく、評価条件と利用上の限界を合わせて伝える文書です。
ここは誤解しやすい
平均得点だけを載せ、評価対象や利用制限を省略しないようにします。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。