AIをデモではなく製品に組み込みます
AI機能開発
チャットボット、文書要約、自動分類のようなAI機能を既存のサービスに組み込みます
よく動くデモと、毎日使われる機能との間の距離が、実際に組み込んだ経験のある人とない人を分けます。
AIを組み込みたいけれど、どこから手をつければいいか分からないとき
チャットボットを付けたい、文書を要約したい、問い合わせを自動で振り分けたい。方向は見えているのに、どのモデルを使うか、自社のデータをどうつなぐか、費用がいくらかかるか、間違った答えが出たときにどう防ぐかが見えません。デモは半日あればできますが、ユーザーが毎日信頼して使う機能は、そこから先がすべてです。
何をしますか
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使いどころの整理から
AIが実際に価値を出す箇所を先に選びます。付ければよく見えるものではなく、人の手を実際に減らす一つ二つの箇所から始めます。
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自社データとの連携
製品ドキュメント、商品情報、過去の問い合わせのように、答えの根拠になるデータを検索してモデルに渡します。根拠なく作り話をする答えを減らす部分です。
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費用・遅延・誤答の設計
どのモデルをどこに使うか、キャッシュで料金をどう抑えるか、遅いときにどう見せるか、間違ったときにどう人へ引き継ぐかを一緒に決めます。
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製品への接続・デプロイ
既存の画面とサーバーに実際の機能としてつなぎ、キー管理と利用量の上限まで設定してそのままデプロイします。
何をどう組み込んだかの記録
どのモデルをどこに使ったか、想定の料金と遅延はどれくらいか、間違った答えをどう防ぐかをドキュメントに残します。あとで自分で手直しするときも、別の開発者に引き継ぐときも、そのまま使えます。
こう始めます
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使いたい箇所を共有
どこにAIを組み込みたいか、どんなデータがあるかを教えてください。まだ漠然としていても、一緒に整理します。
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範囲と見積もり
24時間以内に、どこまで対応できるか、費用はいくらか、何に気をつけるべきかを整理してお伝えします。
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開発・連携・引き継ぎ
合意した範囲で作って製品につなぎ、何をどう組み込んだかをドキュメントと一緒にお渡しします。
こんなところに向いています
- 問い合わせが繰り返し発生し、チャットボットや自動応答が必要なサービス
- 文書・レビュー・データはたまっているのに、要約や検索の手段がないチーム
- AIを組み込みたいけれど、費用と誤答が心配で先延ばしにしてきたところ
よくある質問
- どのAIモデルを使いますか？
- 決め打ちはしません。精度、費用、速度を見て、この機能に合うものを選びます。商用モデルもオープンモデルも候補です。
- 自社のデータが外部に出ますか？
- 何をどこへ送るかを先に決めてから始めます。機微なデータは外部に送らない方式もありますので、範囲を決めるときに一緒に決めます。
- AIが間違った答えを返したら？
- 間違うことを前提に設計します。根拠を一緒に示す、確信が低いときは人に引き継ぐ、答えられないと言わせる、といった仕組みを入れます。