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生成AIの内製化はどこまで現実的か｜外注と内製を分ける5つの判断基準
生成AI活用を内製すべきか外注すべきか迷う担当者へ。内製化を4つの層に分解し、業務知識の密度・更新頻度・評価の難しさなど5つの判断基準を提示します。結論は「層ごとに分けて考える」ことです。
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チャットボットを作る前に整えるべき社内ドキュメント7つの準備
社内向けAIチャットボットの精度は、投入する文書の状態でほぼ決まります。正典の決定、形式の統一、メタデータ付与、更新責任者の設定まで、開発前にやるべき準備を実務手順で解説します。
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生成AI社内導入で最初に決める8つのセキュリティ・データ方針
生成AIを社内導入する際、契約前に決めておくべきデータの扱いとセキュリティ方針を8項目に整理。学習利用のオプトアウト、ログ保持期間、個人情報の入力範囲など、実務で揉めやすい論点を具体的に解説します。
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既存業務システムと生成AIをつなぐとき詰まりやすい7つのポイント
生成AIを既存の基幹システムや業務システムと連携させるPoCで、実際に手が止まりやすい箇所を7つに整理しました。データ取得、権限、応答時間、監査ログなどの具体と、向かないケースも正直に解説します。
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生成AIのPoCが本番に載らない5つの理由と、進むプロジェクトの共通点
生成AIのPoCは動いたのに本番導入で止まる——その原因は精度ではなく、評価基準・運用体制・投資判断の欠落にあります。止まる型と進む型の違いを実務目線で整理しました。
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生成AI受託開発の見積もりは何で決まるか｜費用の内訳を6項目で分解
生成AI受託開発の見積もりが「なぜその金額になるのか」を、要件定義・データ整備・実装・評価・運用の6項目に分解して解説。相場が読みにくい理由と、発注側が見積書で確認すべき点をまとめました。
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社内ナレッジ検索AIで「根拠」をどう担保するか｜出典表示の実装3段階
社内ナレッジ検索にAIを使うと、もっともらしいが根拠のない回答が出る問題に必ず直面します。出典リンク・引用箇所ハイライト・回答拒否の3段階で根拠を担保する実装方針と、運用で詰まる具体を解説します。
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生成AIを導入したのに使われない。よくある5つの原因と対処法
ChatGPTやCopilotを全社導入したのに現場で使われない。私たちが受託開発の現場で繰り返し見てきた5つの原因と、それぞれの現実的な対処を解説します。定着は「使い道の具体化」から始まります。
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生成AI開発を外注する前に社内で決める7項目｜見積前チェックリスト
生成AIの受託開発を依頼しても見積が出ない、途中で手戻りする——原因は社内側の未決事項です。業務範囲、合格ライン、データ持ち出し可否など依頼前に決めるべき7項目を実務目線で整理します。
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社内問い合わせのチャットボット化、任せられる業務と任せてはいけない業務の線引き
社内ヘルプデスクの問い合わせをAIチャットボットに任せる際、業務ごとの向き不向きをどう判断するか。回答の正解が一意か、間違えたときの影響度かという2軸で切り分ける実務的な基準を解説します。
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生成AIの開発を外注する前に、社内で決めておく4つのこと
生成AIの受託開発を依頼する前に社内で固めておくべき4点を、実際の相談でよく詰まる順にまとめました。要件が固まっていなくても進められる部分と、決めないと進まない部分を切り分けます。
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