戦略と機会の発見
構築予算を投じる前に、業務のどこでAIが実際の価値を生むのか、どの判断が改善されるのか、どう計測するのかを明確にします。
- 候補となる業務プロセスと意思決定点の整理
- 価値・実現可能性・リスクによる優先順位づけ
- 成功基準と評価方法の定義
- 順序と依存関係を含むロードマップ
人工知能
AIを実験から、運用できる能力へ
AIの取り組みが行き詰まる原因は、多くの場合モデルではありません。どの判断を改善するのか、どのデータを使うのか、品質の基準は何か、誤った出力の責任は誰が負うのか——それが定義されていないことが原因です。私たちはそこから始めます。
ご相談の入り口
課題は「AIの課題」として現れることはほとんどありません。多くは次のような形で現れます。
前に進まない概念実証
デモでは動いたものの、本番に届かないまま数か月が経過している。本番に到達するために何を満たすべきかが定義されていないためです。
「AIを使え」という圧力
経営層や取締役会からの期待はあるものの、投資を正当化できるユースケースが特定されていない。
拡張できない手作業
誰かが読み、分類し、要約し、書き起こすことに依存し、量が増えると破綻する業務。
存在するのに見つからない知識
社内にある文書、契約書、案件記録、履歴を、必要な人が確実に参照できない状態。
構想を支えられないデータ
分散し不整合な情報。着手する前の段階で、あらゆるユースケースを成立しなくします。
判断基準のないままAIを使う現場
各自がツールを導入しているものの、共有された実践もなく、出力が信頼できるか確かめる手段もない。
ご依頼いただける範囲
特定の工程だけでも、全体を通してでもお受けします。それぞれが当社のサービス体系の柱に対応しています。
実現可能性と準備状況の評価
現在あるデータと制約でそのユースケースが構築できるのか、できない場合に何が必要かをお答えします。
- 利用可能なデータ、その品質、利用許諾範囲の評価
- 技術的不確実性を減らすための限定的な試作
- リスク、バイアス、規制要件の確認
- 構築費用だけでなく運用費用の見積り
生成AIソリューション
評価、明示的な境界、必要な箇所での人による確認——組織に必要な統制を備えた形で、言語モデルの上に構築します。
- 領域と情報源を限定したアシスタント
- 受入基準を伴うコンテンツの生成と変換
- 文書からの抽出と解釈
- 本番前後における体系的な品質評価
社内検索とナレッジ活用
組織がすでに持つ知識を問い合わせ可能にします。回答には出典を示し、内容を検証できる状態にします。
- 自社文書に対する検索拡張生成
- 利用者と役割ごとの権限を反映したインデックス
- 出典まで追跡できる回答
- コーパスの整備と更新
業務プロセスの高度な自動化
AIと従来型の自動化を組み合わせ、業務フロー全体が自走し、必要な場面では人に引き継がれるようにします。
- 決定論的な処理とモデル支援の処理を組み合わせたフロー
- 確信度とリスクに応じた人への引き継ぎ
- 業務を担う既存システムとの連携
- カバー率、精度、例外件数の計測
既存プロダクトと業務への統合
すでに稼働中のシステムに、作り直すことなく、安定性を損なうことなくAI機能を追加します。
- 統合の設計と責任範囲の切り分け
- システム間のAPI、キュー、データ契約
- 切り戻し可能な段階的展開
- コスト、レイテンシ、出力品質の可観測性
定着支援とチームの能力向上
構築したものをお客様のチームが自ら使い、レビューし、発展させられる状態にします。一般的な教材ではなく、実際のシステムを題材にします。
- 現在の業務のどこでAIが役立つかの診断
- 組織の実システムを題材とした技術研修
- レビューと品質管理の実践
- 維持される文書
本番に至るまでの進め方
あらゆる技術プロジェクトと同じ道筋ですが、AIでは省略できない工程が2つあります。構築前の評価と、稼働後の計測です。
発見
どの判断や業務が改善されるのか、何をもって成功とするのか。
評価
データと制約がそれを支えられるか、支えられない場合に何が必要か。
設計
どこに置き、どこまでを範囲とし、出力を何が制御し、誰が責任を負うか。
構築
当初に定めた受入基準に照らした反復。
統合
すでに稼働しているシステムと業務への接続。
計測
品質、コスト、実際の挙動を想定と突き合わせる。
定着
運用し発展させるチームへの引き継ぎ。
進化
状況、データ、モデルの変化に合わせた継続的な調整。
AIを含むシステムは、稼働開始で完成しません。挙動は変化し続けるデータとモデルに依存します。計測と進化は追加作業ではなく、範囲の一部です。
AIが答えではない場合
「やめたほうがよい」と申し上げることも、当社の価値の重要な部分です。他の手段のほうが適切であれば、構築に投資される前にお伝えします。
- ルールが既知で安定しているなら、決定論的なシステムのほうが安価で、速く、監査もできます。AIは不要な不確実性を持ち込みます。
- 業務の定義そのものが曖昧なまま自動化すると、速くなると同時に修正が難しくなります。
- データが存在しない、または信頼できない場合、モデルがそれを補うことはできません。まずデータを整えます。
- 誤りが法的または安全上の結果を伴い、現実的な人による確認の仕組みがない場合、そのユースケースはまだ時期尚早です。
- 1件あたりの運用コストが生み出す価値を上回るなら、それは解決策ではなく実験です。
当社は自社プロダクトを含め、日常的にAIを用いて開発しています。だからこそ、どこで成果が出てどこで出ないかを申し上げられます。
システムを支えるもの
ユースケースが本番に到達するのは、デモでモデルがうまく答えたときではなく、次の4点が解決したときです。
データ
出所、品質、共有された定義、利用許諾。実現可能性を左右する制約であり、多くの場合いちばん大きな作業になります。
セキュリティ
どの情報が組織の外に出るのか、どこへ、どの保持期間で、どの契約のもとで。アクセスと露出範囲は後付けではなく設計段階で決めます。
ガバナンスと人による確認
誰が承認し、誰が確認し、何を記録し、どう是正するか。監査できないシステムは、監査人にもお客様にも説明できません。
運用と可観測性
出力品質、1件あたりのコスト、レイテンシ、想定外の事例への挙動を継続的に計測します。
あわせてご覧ください
- 一貫した責任を担うサービス体制
戦略、構築、運用を一つの責任として引き受ける進め方。
- その背後にある技術領域
アーキテクチャ、データ、エンジニアリング、クラウド、セキュリティ。
- 納品実績
実際に開いて確認できる、稼働中のプロジェクト。
検討中のAI構想はありますか。
改善したい業務や判断についてお聞かせください。まずAIが適切な手段かどうかを見極めるところから始めます。適切でない場合も、そのようにお伝えします。
AI構想について相談する