文字起こしAIは精度で選ぶと失敗する — 先に比べる3点
文字起こしAIの選定で精度の数値を比べても判断はつきません。話者分離の方式、専門用語の通し方、音声データの保存先という後から変えにくい3点の確認手順と、実装で工数が膨らむ箇所を整理しました。
最新投稿
AIモデルは性能表より先に3点比べる — 料金・代替・データ
AIモデル選定でベンチマークの数値を先に見ると判断を誤ります。後から変えにくい「料金の出方」「停止時の代替」「データの扱い」の3軸で比べる方法と、比較シートの作り方を中小企業向けに解説します。
AIに渡せない入力を止める手順 — 判定・遮断・案内の設計
AIに機密情報や不正な指示を渡させない設計を、止める対象の仕分け、検査を置く層、三段階の判定、止めた後の案内という手順で整理。誤検知やログの扱いなど実装で詰まる箇所と、発注時に文書化すべき項目も示します。
社内文書検索AIが古い規程を答える——原因は検索精度ではなく「更新設計」にある
「社内の規程やマニュアルをAIに聞けるようにしたい」というご相談は、ここ数年で最も多いテーマのひとつです。実際に作ってみると、デモの段階では驚くほどうまく答えます。ところが運用を半年ほど続けたあたりで、こんな声が出てきま […]
AI の「良くなった気がする」を卒業する — 評価データセットの作り方と運用
AI を組み込んだ業務システムの開発で、最も多くのプロジェクトが足を取られるのは「精度をどう測るか」です。プロンプトを書き換えた、モデルを新しいものに差し替えた、検索の仕組みを調整した。そのたびに担当者が数件試して「前よ […]
「とりあえずノーコード」で失敗しないために — AI導入の分かれ目は「業務の輪郭」と「間違えたときのコスト」
ChatGPT のような生成AIが使えるようになってから、社内の問い合わせ対応や文書作成を「ツールを契約するだけ」で改善できる場面が確実に増えました。一方で、同じ勢いで基幹業務まで任せようとして途中で止まってしまう例も少 […]
AI導入の稟議を通す──経営層から必ず出る5つの質問に「答えの型」を用意する
AIを使った業務システムの導入は、技術的な実現性より先に「社内説明」でつまずくことが少なくありません。担当者が機能や精度を熱心に説明しても、経営層が聞きたいのは別のことだからです。結論から言えば、経営層の質問は費用・効果 […]
クラウドAIか、社内設置か — 中小企業が迷わず決めるための3つの判断軸
業務システムにAIを組み込みたい、という相談をいただくとき、早い段階で必ず出てくるのが「クラウドのAIサービスを使うか、自社の環境でAIを動かすか」という分かれ道です。ここを曖昧にしたまま開発を進めると、後から「社外にデ […]
AI機能の保守費は「モデルが変わる日」を先に見積もる — 壊れる前提で設計するという考え方
AI を組み込んだ業務システムの見積もりで、最ももめやすいのが保守費用です。従来の業務システムであれば「サーバーの面倒を見て、OS やライブラリの更新に追従し、不具合があれば直す」という範囲で合意できました。ところが A […]
AI応答が「遅い」原因を3要素に分解して特定する方法
AI を組み込んだ業務システムをリリースしたあと、現場から最初に返ってくる声で多いのが「遅い」です。ところが、この「遅い」をそのまま開発側に伝えても、たいてい話は前に進みません。どこが遅いのかが特定されていないまま、より […]