01 / このサービスが適した場面
このサービスが適した場面
文書理解、予測、分類、推薦、画像分析など、データと受入条件で解決策が決まるタスクに適しています。単純な方法が足りない場合に専用モデルを検討します。
02 / 対象範囲と成果物
対象範囲と成果物
- データ評価と基準モデル、AIを使わない方法の比較。
- 対象を限定したモデルまたは処理系、評価データ、エラー分析。
- 推論インターフェース、連携方針、監視要件。
成果の評価方法
デモだけでなく、学習から分離した代表的なデータで評価します。失敗例、業務品質、応答時間、想定負荷での推論費用を確認します。
初回相談で準備すること
- 入力例と利用者が正しいと判断する出力。
- データの入手性、利用権、ラベル品質、プライバシー。
- 想定負荷、連携箇所、応答時間と費用の上限。
要件整理から導入まで
業務課題を定義する
利用者、データへのアクセス、制約を整理します。モデルを選ぶ前に、現状の基準、受入条件、対象範囲を合意します。
限定した試験導入を評価する
実際のデータと利用者で代表的なタスクを検証します。利用範囲を広げる前に、品質、エラー、応答時間、運用費を確認します。
システム連携と引き継ぎ
権限、導入、監視、人による確認を計画します。文書、研修、継続支援の範囲をプロジェクトで合意します。
関連プロジェクト
掲載プロジェクトは機能や製品構想を紹介するもので、独立した検証済みの顧客成果や投資収益を保証しません。GARCには間取り生成のベータ版が含まれ、LogiTwinは物流の構想です。
開始前の確認事項
AIプロジェクトの費用は？
業務、データの準備状況、連携先、セキュリティ、支援範囲により異なります。要件整理後、開発費とモデル・クラウド・外部サービスの運用費を分けて検討します。
既存のソフトウェアを使えますか？
はい。まずAPI、権限、データへのアクセスを確認します。限定的な連携や試験導入で対応できる場合もあります。実現性と納期は調査後に合意します。
人の確認なしでAIが動作しますか？
タスクとリスクによります。導入前に承認箇所、権限、障害時の代替処理、監査ログを定義します。
導入を計画する
業務、既存システム、期待する成果をお聞かせください。相談の日時を選び、実現性、対象範囲、次のステップを確認できます。