解答：
① まず課題の分析に取り組み,AIやディープラーニングを使わない手法を含めて検討し,適切な手法を選択すべきである.
理由: ビジネスにおいてAIやディープラーニングを適用する際には、まず解決すべき課題を詳細に分析し、その課題に対して最も適切な手法を選択することが重要です。AIやディープラーニングが適用できない場合や、他の手法がより適している場合もあります。したがって、最初に幅広い手法を検討することが重要です。
その他の選択肢について：
- ② 最新の手法ほど性能が高いのだから,なるべく最新の最高性能を達成したAI手法のみを利用して課題に取り組むべきである。：最新の手法が必ずしも最適な手法とは限りません。最新の手法は複雑で実装が難しい場合があり、既存のシンプルな手法がより効果的な場合もあります。
- ③ AIベンダーが全て対応してくれるので,手法の勉強は必要なくデータの提供に集中すれば良い。：ビジネスでAIを適用する際には、手法の理解が重要です。AIベンダーに依存しすぎると、問題解決のための最適な手法を選択できない可能性があります。
- ④ ディープラーニングはあらゆるビジネス課題を解決するのだから,他の手法を考える必要はない。：ディープラーニングは強力な手法ですが、全ての課題に適用できるわけではありません。他の機械学習手法や統計手法も考慮する必要があります。
