AI技術ガイド
AI開発の支援会社をどう選ぶか：見積書より先に確認すべき2つのこと
AI開発の支援会社を選ぶとき、提案書の体裁や実績件数だけでは分からないことがある。実装物を触れるか、実測を標本数つきで出しているかという2つの確認軸を、自社の開示例をもとに整理する。
過去の記事
4 / 72 ページ
ARCHIVE
記事一覧
AI技術ガイド
AI導入後の運用体制と工数｜壊れたことに誰がどう気づくか
AI導入後の運用は、動かし続けることより「壊れたことに気づく」ことに工数がかかる。実行時にAIを呼ばない構成であっても、気づく仕組みは別に用意しなければならない。
AI技術ガイド
AI導入効果の検証設計｜事前登録した追試が誤投資を防いだ実例
最初に見えた良い数字ほど疑ってよい。自社の検証記録では、事前に条件を登録したうえで新しい標本で追試したところ、当初+11.0ptだった改善がlift 0.0まで消えた。この設計が採用の誤りを防いだ。
AI技術ガイド
現場が使わなくなる原因｜価値が成立した瞬間に壁を置いていないか
AIツールが使われなくなる原因は性能ではないことが多い。価値が成立した瞬間に壁を置いていないか、利用データだけで人を判断していないか。自社が判断として採っている2つの線引きを書く。
AI技術ガイド
既存システムとの接続で起きること｜AI導入は書式と定義の違いに時間がかかる
既存の紙・帳票・データベースにAIをつなぐとき、時間がかかるのは読み取りそのものではない。書式の違いを吸収し、項目の定義を確かめる工程が本体になる。
AI技術ガイド
AI導入前に測っておく数値｜短縮できるのは業務全体ではなく一部の工程だけ
AIが変えるのは業務のうち一部の工程だけである。導入前にその工程の時間を測っておかないと、導入後に「速くなった気がする」以上のことが言えなくなる。
AI技術ガイド
PoCが終わる理由、延長する理由
PoCが終わらず延長され続ける経路と、健全に「作らない」と結論して終える経路がある。自社がゲーム開発向けの検証で下した判断の中身と、その根拠を整理する。
AI技術ガイド
AI導入の内製と外注、分岐点はどこにあるか
自社が新規プロダクトの技術選定で作り直しになった実例と、複数プロダクトを同時に進めて止まった実例から、内製を選ぶ判断が成立する条件を整理する。
AI技術ガイド
従業員規模でAI導入の始め方はどう変わるか
中小企業基本法上の定義を確認したうえで、自社が開発・運用した事例を規模の観点で並べ直すと、最初に設計すべき対象が「窓口の数」で分かれていた。
AI技術ガイド
補助金とAI導入を組み合わせると何が起きるか
補助金を使ってAI導入をする場合、採択がゴールではない。公式サイトで確認できる採択後の報告義務と、自社が補助金データベースを運用する中で見えた予算計算の罠を整理する。