構想・要件設計
ユーザー、業務フロー、価値仮説、KPIを整理します。
AIプロダクト・システム開発
PoCで終わらせず、利用者が使い続けるプロダクトへ。
OVERVIEW
業務に組み込める形まで、
AIモデルの成立性だけでなく、誰がいつ使い、どの判断が変わるかを起点に設計します。新規事業、既存サービスのAI機能追加、社内業務システムまで、プロダクト設計とAIエンジニアリングを同じチームで進めます。
CHALLENGES
こんな課題に。
- 01AIの構想を具体的な要件にできない
- 02PoC後に本番開発へ進まない
- 03利用者に使われる画面まで設計したい
- 04開発後もデータを見て改善したい
WHAT WE BUILD
提供する機能。
AI技術検証
実データで精度、速度、コスト、運用上の難所を確かめます。
UI・システム開発
権限、履歴、通知、外部連携を含むプロダクトとして実装します。
利用分析・改善
行動データとフィードバックから、導線や機能の優先度を更新します。
IMPLEMENTATION
導入の進め方。
- 01
価値仮説を揃える
作る機能ではなく、変えたい利用行動と事業成果を定義します。
- 02
最小構成で検証
技術と体験の不確実性を、小さな試作で先に検証します。
- 03
本番品質へ拡張
セキュリティ、権限、監視、例外処理を実装します。
- 04
運用から学ぶ
KPIと利用ログを見ながら、継続的に改善します。
EXPECTED OUTCOMES
目指す変化
- PoCから本番への移行
- 利用されるUI・導線
- 事業KPIとの接続
- 継続的な機能改善
実際の仕事に、どう使うか。
業務に合わせて設計する際の構成例です。対応形式・連携先・実装範囲は検証と要件定義で決定します。
- 入力・題材利用者の課題・業務フロー
- 処理・取り組み画面・権限・機能を設計
- 出力・次の工程検証可能なプロダクト
検証・設計で確認すること
機能の多さより、利用者が目的の業務を完了できるかを確認します。AIの評価に加え、権限、履歴、保守・運用を含めて開発範囲を定義します。
相談時にあるとよいもの
想定利用者、解決したい業務、既存サービスや画面、最初のリリースに必要な条件。構想段階から相談できます。
ご相談の前に
まだ資料や要件が揃っていなくても相談できますか？
対象業務と困っていることが分かれば相談できます。初回は資料の種類や現在の作業方法を確認し、実データが必要な場合は共有条件を先に整理します。
費用・期間はどのように決まりますか？
対象業務、データ量、評価基準、画面やシステム連携の範囲によって変わります。検証と本開発は範囲を分けて相談し、実施内容と見積をご確認いただいてから進めます。研修は人数・内容・回数・開催場所に応じて調整します。
検証後は必ず本開発に進む必要がありますか？
検証結果をもとに次の進め方を判断します。精度、確認負荷、運用費用が見合わない場合は、対象範囲の見直しや実施の見送りも選択肢になります。
ご相談
その業務、AIで
変えられるかもしれません。
課題が整理されていなくても大丈夫です。業務のどこに可能性があるか、一緒に見つけるところから始めます。
相談する