作る前に評価する
候補ユースケースごとに実現可能性と投資対効果を評価します。データは揃うか、品質をどう測るか、誤答の代償はいくらか。成立しない案件に予算が流れるのを止めます。
統制されたデータの上に構築
ナレッジベースと学習データは分類済みの資産から供給し、権限は利用者に追随します。質問者が見られない情報をモデルが見ることはありません。
品質も安全性も計測する
公開前に評価セットとベースラインを用意し、公開後はハルシネーション率、権限逸脱、コスト、レイテンシを継続監視。問題は再現・原因特定・ロールバックできます。
AI 能力領域
戦略評価から業務実装までの 6 領域。単一ユースケースにも、基盤構築と継続運用にも対応します。
AI 戦略とユースケース評価
成熟度評価、ユースケースの洗い出しと優先順位付け、ROI / TCO 試算、段階的ロードマップと技術選定の提言。
大規模モデルとエージェント
モデル選定と評価、プロンプト設計、RAG ナレッジベース、ファインチューニングと蒸留・量子化、マルチエージェント連携とツール呼び出し。オンプレミス展開にも対応します。
機械学習と認識技術
特徴量設計、学習・チューニング、説明可能性の分析。画像の検出・セグメンテーション・OCR、自然言語の抽出・QA、音声認識・合成まで。
AI データ基盤と MLOps
学習データのガバナンス、アノテーション品質管理、合成データ。特徴量ストア、実験管理、CI/CD/CT、稼働後のドリフト監視と GPU スケジューリング。
AI セキュリティとガバナンス
ジェイルブレイク・プロンプトインジェクション試験、AIGC のコンテンツ安全性、連合学習と差分プライバシー、モデル透かしとバイアス対策。ISO/IEC 42001 に整合します。
業務実装と人材育成
インテリジェント窓口や副操縦士、文書処理、レコメンドと意味検索、予知保全、不正検知。経営層向けから実装者向けまでの研修も提供します。
多くの業務ではどちらも不要です。まず検索拡張で知識を補い、評価で上限がモデル性能に起因すると確認できてから追加学習を検討します。自社運用の要否はデータの機微性と規制次第で、評価段階でコスト比較を提示します。