支援例
AI活用シナリオ整理支援
業種: AI
背景
AI活用のアイデアは複数ありましたが、業務価値、実現性、利用データ、運用負荷が整理されておらず、PoCテーマを決めきれない状態でした。
課題
AI活用の候補は複数あるものの、優先順位やPoC範囲が明確になっていませんでした。
想定スコープ
- 業務部門のAI活用候補、利用データ、業務フロー、期待効果を整理対象に設定。
- AI PoCテーマ、評価軸、実現難易度、運用負荷を比較。
- 提案資料、ロードマップ、優先順位付けまでを含める。
支援内容
業務課題、利用データ、期待効果、実現難易度を整理し、PoC候補と評価観点を設計しました。
技術ポイント
- 業務課題、対象ユーザー、利用データ、期待効果を整理し、AIで解くべきテーマを絞りました。
- LLM、RAG、分類、要約、Agentなど技術パターンごとの適用可否を比較しました。
- PoCで評価すべき精度、業務適合性、セキュリティ、運用コストを定義しました。
進め方
- 業務部門とのワークショップで候補テーマを洗い出し、優先順位を付けました。
- 必要データ、制約、利用フローを整理し、PoCスコープを具体化しました。
- 評価方法、体制、期間、次フェーズ判断基準をまとめ、提案資料として整理しました。
成果物
- AI活用テーマ一覧と優先度マトリクス。
- PoC候補シナリオ、評価項目、成功条件。
- 次フェーズ提案資料と概算ロードマップ。
リスクと対策
- AIで解くべきでない課題を早期に除外し、PoCの焦点を絞る。
- データが足りないテーマは、先にデータ整備タスクとして切り出す。
- 期待値が過度に膨らまないよう、業務効果と制約をセットで説明する。
使用技術
成果
AI導入を検討するための論点が整理され、次フェーズで検証すべきテーマを明確にしました。
- AI導入の目的が明確になり、PoCで検証すべきテーマを絞り込めました。
- 技術選定だけでなく、業務運用に接続する観点を初期段階から整理できました。
- 関係者が同じ基準でAI投資を判断できる材料を作成しました。
次フェーズ
- 最優先テーマでAI PoCを実施。
- 必要なデータ基盤・権限・評価データを整備。
- 本番化対象テーマと検証止まりのテーマを判定。