具体的な方針を開始するものがゴールになるとは限りません。
ＡＩが決まっていない条件や要素に対して、エンジニアがWHY、条件など、わかっていないことがあり説明できないことがあります。
まず、理解できる状況であり、データをパラメータで機械学習したあと、実績あるデータと照らし合わせたモデルを作成します。
目標となるデータに接近させ、条件をぶつけて誤差を小さくすることまでの流れになります。
与えられた予算と時間のなかで、試行錯誤の連続となります。

・機械学習エンジニア調整範囲
　・データの調整
　・パラメータ調整
　・AIモデルコード作成
　・API
・データサイエンティスト調整範囲
　・データの調整
　・パラメータ調整
　・AIモデルコード作成
　・API

・AIフロー
　・ヒアリング
　・サンプルデータチェック
　・期待値・評価サンプル
　・デープラーニング
　・AI方針
　・API提供
　・スケジュール・進捗・制度

・AIモデル
　・データ精査
　・パラメータ設定
　・デザインパターン設定
　・最適学習
　・AIモデル探索