ステークホルダー
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ML プロジェクトには、関与のレベルと責任のレベルが異なる複数の関係者がいます。適切なソリューションを開発し、期待値を管理し、最終的に ML の実装を成功させるには、早い段階から関係者と効果的に連携することが不可欠です。
できるだけ早く、プロジェクトの利害関係者、期待される成果物、希望するコミュニケーション方法を定義します。
ステークホルダーのリストには、これらのチームと、ML ソリューションの側面を承認する必要がある他のチームを必ず含めてください。
成果物
各ステークホルダーは、プロジェクトの各フェーズで異なる成果物を期待している可能性があります。一般的な成果物のリストは次のとおりです。
設計ドキュメント。コードを 1 行も記述する前に、問題、提案された解決策、考えられるアプローチ、考えられるリスクを説明する設計ドキュメントを作成する可能性が高いでしょう。通常、設計ドキュメントは、プロジェクトの利害関係者からのフィードバックを受け取り、質問や懸念事項に対処するための手段として機能します。
テストの結果。テストフェーズの結果を伝える必要があります。通常は次の情報を含めます。
- ハイパーパラメータと指標を含むテストの記録。
- トレーニング スタックと、特定のチェックポイントで保存されたモデルのバージョン。
本番環境に対応した実装。モデルのトレーニングとサービングのための完全なパイプラインが主な成果物です。このフェーズでは、将来のエンジニア向けに、モデリングの決定、デプロイとモニタリングの詳細、データの特性を説明するドキュメントを作成します。
プロジェクトの各フェーズについて、関係者の期待値を早期に調整する必要があります。
留意点
場合によっては、ML の複雑さや課題を利害関係者が理解していないことがあります。これにより、プロジェクトの優先順位付けと実行が難しくなる可能性があります。たとえば、一部の利害関係者は、ML が決定論的な結果をもたらす従来のソフトウェア エンジニアリング手法と似ていると考えるかもしれません。プロジェクトの進捗が停滞している理由や、プロジェクトのマイルストーンが線形でない理由を理解していない可能性があります。
関係者の期待を管理するには、プロジェクトの各段階における複雑さ、期間、成果物を明確にすることが重要です。
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最終更新日 2025-07-27 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-27 UTC。"],[[["\u003cp\u003eMachine learning (ML) projects require early and consistent collaboration with stakeholders who have varying levels of involvement and expectations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClearly define project deliverables like design documents, experimental results, and production-ready implementations, aligning with stakeholder expectations for each project phase.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProactively communicate the unique complexities and potential challenges inherent in ML projects to manage stakeholder expectations and ensure project success.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEstablish clear communication channels and involve all necessary teams, including those requiring approval, for efficient project execution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Stakeholders\n\nML projects have multiple stakeholders with varying levels of involvement and\nresponsibilities. Early involvement and effective collaboration with\nstakeholders is essential for developing the right solution, managing\nexpectations, and ultimately for a successful ML implementation.\n\nAs early as possible, define your project's stakeholders, the expected\ndeliverables, and the preferred communication methods.\n\nBe sure to include them in your list of stakeholders, as well as any other\nteams who need to approve aspects of your ML solution.\n\nDeliverables\n------------\n\nEach stakeholder might expect different deliverables at each phase of the\nproject. Here's a list of common deliverables.\n\n- **Design doc.** Before you write a line of code, you'll most likely create a\n design doc that explains the problem, the proposed solution, the potential\n approaches, and possible risks. Typically, the design doc functions as a way\n to receive feedback and address questions and concerns from the project's\n stakeholders.\n\n \u003cbr /\u003e\n\n- **Experimental results.** You must communicate the outcomes from the\n experimentation phase. You'll typically include the following:\n\n - The record of your experiments with their hyperparameters and metrics.\n - The training stack and saved versions of your model at certain checkpoints.\n- **Production-ready implementation.** A full pipeline for training and\n serving your model is the key deliverable. At this phase, create\n documentation for future engineers that explain modeling decisions,\n deployment and monitoring specifics, and data peculiarities.\n\nYou should align early with your stakeholders on their expectations\nfor each phase of the project.\n\n### Keep in mind\n\nIn some cases, stakeholders might not understand the complexities and challenges\nof ML. This can make getting projects prioritized and executed difficult. For\nexample, some stakeholders might assume that ML is similar to traditional\nsoftware engineering practices with deterministic outcomes. They might not\nunderstand why the project's progress is stalled or why a project's milestones\nare non-linear.\n\nTo manage stakeholder expectations, it's critical to be clear about the\ncomplexities, timeframes, and deliverables at each stage of your project."]]