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
既存アプリ内でモデルや試験導入を動かしたい場合、既存構成にAIを追加したい場合に適しています。依存関係とアクセス制御も重視します。
G-ATAI / 企業向けサービス
企業システムへのAI連携
既存の業務システムにAI機能を接続します。データと認証から導入、監視、段階的な展開まで、運用経路を設計します。
02 / 対象範囲と成果物
対象範囲と成果物
- API、データ契約、認証、アクセス境界の連携設計。
- ログ、バージョン、エラー処理を持つ提供・処理連携インターフェース。
- 段階的な導入計画、監視項目、復元手順。
成果の評価方法
代表的な環境で業務全体を検証します。権限、データ品質、応答時間、障害復旧、費用を確認し、セキュリティ要件はチームと合意します。
初回相談で準備すること
- システム構成、API文書、導入環境。
- 認証、ネットワーク、データ取扱いの要件。
- 現在の試験導入、想定トラフィック、運用責任者。
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。