AIソリューション
他のサービスではAIは「道具」ですが、ここではAIが「納品物」になります。社内文書の検索、問い合わせの一次対応、書類の読み取りなど。
サービス概要
このサイトの他のページで書いているAIは、私たちが開発を速くするために使う「道具」です。このサービスだけは役割が逆になります。AIそのものが納品物となり、お客様の業務の中で動き続けます。社内に溜まった文書を検索できるようにする、問い合わせの一次対応を任せる、紙の書類を読み取って入力をなくす、といった仕事です。ただし、何にでもAIを入れればよいわけではありません。決まった手順で処理できることは、AIを使わないほうが安く、速く、壊れにくくなります。まず「AIを使うべきかどうか」から一緒に判断します。
「AIを使う側」と「AIを作る側」の違い
他のページでのAIは、私たちが開発を速くするための道具でした。ここでは役割が逆になります。AIがお客様の業務の中で動き続ける、その仕組みそのものを作ります。作り方も、考えるべきことも変わります。
納品物の中でAIが動き続ける
開発の道具として使う場合、間違えても私たちが直せば済みます。業務の中で動くAIはそうはいきません。動き続けること、そして誤ったときにどうなるかまで含めて設計します。
まず、入れるべきか判断する
決まった手順で処理できることは、AIを使わないほうが安く、速く、壊れにくくなります。調査の結果、AIを使わない方法をご提案することもあります。
小さく試してから決める
PoCで実際の精度を測ってから本開発に進みます。手元のデータの質と量によって結果が変わるため、やってみないと分からない部分が必ず残ります。そこを先に潰します。
間違える前提で設計する
AIは必ず誤ります。人が確認する導線、誤りに気づける仕組み、答えの根拠となった元データを辿れる形。これを最初から組み込みます。
主な特徴
導入フロー
データ調査
活用できるデータが実際にあるか、質と量を確認します。この段階で「AIを使わないほうがよい」と判断することもあります。
モデル選定
汎用の生成AIで足りるのか、専用のモデルが必要なのかを見極めます。精度と費用のバランスをここで決めます。
PoC開発
小さく作って実際の精度を測ります。想定した精度に届かない場合は、この段階で方針を見直します。
システム化
業務フローに組み込みます。AIが誤ったときに人が気づける導線まで含めて作ります。
よくあるご質問
うちのデータでAIが使えるか分かりません。
その判断からご一緒します。よくあるのは「データはあるが、形式がバラバラで使えない」「量が足りない」というケースです。まずデータ調査だけを行い、使えるかどうかの結論をお出しすることも可能です。使えないと判断した場合は、正直にそうお伝えします。
AIが間違えたらどうするのですか？
AIは必ず誤ります。前提として、誤りが致命的にならない業務から入れることをお勧めしています。そのうえで、人が最終確認する導線、答えの根拠となった元データを表示する仕組み、おかしな結果に気づける監視を組み込みます。「AIに任せきりにしない設計」が実務では最も重要です。
社内データのセキュリティは守られますか？
はい。Azure OpenAI Service等を利用し、入力データが学習に利用されないセキュアな環境を構築します。
AI導入の費用感は？
PoC（実証実験）フェーズであれば、50万円〜からのスモールスタートプランもご用意しております。
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