FAQ
よくある質問
AIを使うべきか、既存の自動化で足りるかも含めて相談できますか？
はい。まず、誰が何に時間を使い、どの判断で困っているかを整理します。入力と処理が決まっている定型業務であれば、LLMではなく通常のワークフロー自動化の方が適切な場合もあります。AIを使うこと自体を目的にせず、課題に合う手段を検討します。
PoCでは、何をもって「次へ進める」と判断しますか？
「モデルが動いた」だけでは判断しません。対象業務での時間、見逃してはいけない失敗、利用者による修正量、必要な応答時間、データ更新や権限管理の見通しなどを、PoCの開始前に確認します。どの条件を満たせば本番化を検討するかを合意し、結果を次の判断につなげます。
データが少ない、形式がそろっていない状態でも始められますか？
始められる場合があります。ただし、データ量だけでは判断できません。何を正解とするか、どの条件で入力が変わるか、誰がデータの更新を判断するかを確認します。画像であれば撮影条件、音声であれば騒音や専門用語、文書であれば版管理やアクセス権も含めて、最初に検証対象を絞ります。
クラウドLLMと、自社環境で動かすモデルはどのように選びますか？
精度、応答時間、データを外部へ送れるか、利用量に応じた費用、モデル更新の運用負荷で選びます。クラウドLLMが適する業務もあれば、低遅延、オフライン動作、データ持ち出し制約のためにエッジやローカル環境を検討する業務もあります。
AIエージェントには、どこまで自動で操作させてよいですか？
最初から広い自動実行を目指す必要はありません。検索・要約、下書き、承認後の実行、自動実行を分けます。CRMの金額更新、社外メール送信、権限変更など、失敗時の影響が大きい操作は、人の承認と監査ログを残す設計から始めます。
PoCで精度が出ても、本番導入できないことはありますか？
あります。PoCでは選んだデータを一つのアカウントで試せても、本番では利用者ごとの権限、文書・データの更新、同時利用、外部APIの失敗、監視、費用管理が必要です。また、本番の入力条件がPoCと変わるドメインシフトで品質が下がることもあります。
既存システムや社内データとの連携も依頼できますか？
対応します。文書管理、データベース、CRM、カメラ・センサーなどとの連携を、権限、データ更新、監査、運用を含めて検討します。連携できることと、自動実行してよいことは別です。読み取り、下書き、更新・送信の境界を業務に合わせて決めます。
相談時には何を共有すればよいですか？
完成した要件定義書は必要ありません。対象業務、利用者、現在の手順、使えそうなデータ、既存システム、避けたい失敗を分かる範囲で共有ください。初回相談では、機密情報や個人情報そのものを送らず、概要からご相談ください。