AI活用の可否判定
― 2週間で「業務に使える精度が出るか」を測り、数字で報告します
AIを使った開発は、やってみないと精度が読めません。数百万円の開発を決める前に、実際のデータで検証して、できること・できないことをはっきりさせるための2週間です。一般に PoC(Proof of Concept/実現可能性の検証) と呼ばれるものにあたります。社内で企画を通すための根拠資料としてもお使いいただけます。
弊社が開発時に行うプロトタイプ(動く試作品を見せて完成イメージをすり合わせる進め方)とは別のものです。こちらは「作るかどうかを決めるための検証」で、精度を測って数字で判断材料をお渡しします。
「やめたほうがよい」という結論も成果物に含みます。精度が業務に届かない場合は、その理由と、どこまでなら実用になるかを率直にご報告します。50万円で見送りの判断ができるなら、そのほうが安く済むと考えています。
検証できる題材の例
- 画像・映像からの判定不良品の検出、人物の判定、書類の仕分け
- 数値データからの予測需要予測、在庫の適正化、離反の予兆
- 文書・問い合わせの処理自動分類、社内ドキュメントを横断して回答するチャット
- 手書き・帳票の読み取りOCRによる入力の自動化と、その精度の実測
成果物
- 検証結果レポート精度の数値、条件ごとの比較、どこまでできてどこからできないか
- 実際に動くもの検証に使った処理と、結果を確認できる簡易な画面
- 本開発のご提案進める場合の機能範囲・概算費用・期間。進めない場合はその理由
進め方
| 事前(数日) | 目的と合格ラインのすり合わせ、データの量と形式の確認 |
|---|---|
| 1週目 | 検証環境の構築、一次検証、中間のご共有 |
| 2週目 | 条件を変えての検証、精度の測定、レポート作成 |
| 最終日 | 報告会。結果のご説明と、次の進め方のご相談 |
この検証で特に気をつける点
- 合格ラインを先に決めるここが最も重要です。「精度90%」と言っても、業務で使えるかは用途によります。誤検知と見逃しのどちらが致命的かを先に決めておかないと、出た数字を判断に使えません。検証を始める前に必ずすり合わせます
- データがないと始まらないきれいなデータが数十件しかない状態では、精度を測っても意味がありません。事前にデータの量と質を確認し、足りない場合は着手前にお伝えします
- お預かりするデータの扱い保管場所・期間・検証後の削除を、着手前に取り決めます。個人情報を含む場合は、取得の同意範囲についても確認させていただきます
- 本開発の見積は別この2週間は検証のみです。本開発は結果を見たうえで、あらためてお見積りします。本開発を弊社にご依頼いただく前提ではありません
お客様にご用意いただくもの
- 検証に使えるデータ実際の業務で発生しているもの。整形されていなくても構いません
- 合格ラインの目安「どの程度の精度が出れば業務で使えるか」。決めきれない場合は、事前のすり合わせで一緒に整理します
概算費用(税別) 50万円
期間2週間
成果物レポート・検証環境・本開発のご提案
検証の題材が複数にわたる場合や、データの整形に大きな作業が必要な場合は、別途お見積りいたします。まずは「何を判定したいか」と「どんなデータがあるか」をお聞かせください。この検証自体が不要と判断できる場合は、その旨をお伝えします。
弊社では自社サービスでの生成AI活用や、画像認識の検証環境の構築を日常的に行っています。AI・機械学習開発の詳細もあわせてご覧ください。