AIコンサルティング /
実証実験(PoC)
さまざまなAIのプロジェクトを手がけてきた自然言語処理技術のエキスパートが、豊富な専門知識を生かし課題解決をサポートします。
AIモデルの選定から学習データの用意、テスト実行まで、ご要望に合わせて伴走します。
企業でAIを
導入するためには
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自社の業務やサービスへの
AIの活用方法がわからない -
効果検証をしたいが進め方がわからない
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最適な生成AIツールや
モデルがわからない -
AI利用の調査や検証を進めても
費用対効果の評価ができない
このようなお悩みはありませんか。
企業がAIを導入するには、課題に合わせた最適なモデルを選定し、運用可能かを見極める必要があります。
AIコンサルティングの特徴
ILUは、生成AIと、従来型のルールに基づいた自然言語処理技術を組み合わせたアプローチで最適な解決策をご提案します。
SaaSベンダーではなく、AIの受託開発を主事業としているため、AIやSaaSの選定、導入可否について中立的な視点でご提案します。
ご相談例
- 翻訳サービスの導入を検討しているが、A社とB社どちらが良いか?
- カスタマーサポートの対応を自動化するために生成AIを導入したいが、どのモデルが最適か?
- 生成AIを活用し、自社のマニュアルを作成するためにはどうしたら良いか?
- 適切な回答を探すのに自社の多様な形式のマニュアルや資料を調べているが、生成AIで解決できないか?
実証実験(PoC)の特徴
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実際に業務で検証できるプロトタイプを開発
「レポートのみで終わる検証」ではなく、実際に動作するプロトタイプを構築することで、現場での実効性や問題点を具体的に検証します。
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本開発や運用につながる設計
プロトタイプは、業務システムとの連携を想定して開発するため、本開発・本運用へそのまま移行できる基盤となります。これにより、全体の開発コストを抑えられます。
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適切な評価検証を実施
AIの専門家が、適切なデータを用いて定量的に精度を評価します。以下の流れで、評価検証を行います。
1. データ分析
2. 成功/失敗の判断
3. 継続課題の特定
導入ステップ
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構想フェーズ
- 初期相談・課題整理
- 目標・ゴール設定
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要件定義&評価基準の検討
- DX推進計画やAI導入戦略を具体化し、必要なリソースやプロジェクトスケジュールを策定します。業務フローや目標に応じた費用対効果をシミュレーションします。
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PoCフェーズ
- データ準備
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技術・ツール選定
- 業務内容に応じたAIツールやモデル(生成AI、ルールベースなど)の適切な組み合わせを調査します。他社製品の比較や最適な選定基準を提案します。
- プロトタイプ開発
- 費用対効果検証
- 報告レポート