AI開発・実装

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 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 […]

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 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 […]

AIを組み込んだ業務システムの開発で、意外と軽く扱われがちなのがプロンプト（生成AIに与える指示文）です。コードは当然のようにバージョン管理されるのに、プロンプトは管理画面のテキストエリアに直接書かれていたり、ソースコー […]

AIを組み込んだ業務システムを稼働させた後、必ずと言っていいほど出てくるのが「このAIの回答、なぜこうなったのか」という問い合わせです。請求書の読み取り結果が1件だけおかしい、問い合わせ対応チャットが社内規定と違う案内を […]

「今の基幹システムはそのまま使いたい。そこにAIで需要予測や問い合わせ対応を足したい」——受託開発の相談で最も多い形です。そして実際に手を動かすと、AIモデルの精度よりも先に、データを取り出して渡すところで工期が溶けます […]

なぜ「モデルを安いものに替える」から入ると失敗するのか AIを組み込んだ業務システムの開発相談をいただくとき、運用コストの話は必ず出てきます。そして多くの場合、最初の質問は「どのモデルが一番安いですか」です。 気持ちはよ […]

「社内文書を AI に読ませて、質問すれば答えが返るようにしたい」というご相談が増えています。このとき最初に聞かれるのは、たいてい「どのモデルを使うべきか」「ベクトルデータベースは何がいいか」といった技術選定の話です。し […]