投稿一覧 - 2ページ目 (6ページ中) - ロジクセルパートナーズ株式会社

2026.10.24

AI業務システムの開発で工期が延びる原因は、技術ではなく着手前の準備にあります。データ準備、正解の判断者、既存システム接続、社内審査という4箇所を取り上げ、キックオフ前に日付を決めておくための確認表を示します。

2026.10.23

AI要約を足しても現場が日報を書かなくなるのはなぜか。入力方式の選び方、要約で落としてはいけない情報の切り分け、固有名詞の揺れなど実装で詰まる箇所、書く側に情報を返す導線までを設計の観点で整理します。

2026.10.23

部署ごとに乱立したAIサービス契約を、統合の前に棚卸しから整理する手順を解説。記録すべき7項目、統合・継続・解約の判断基準、SSOや退職者アカウントなど実装で詰まる4箇所、契約条項の確認点までまとめました。

2026.10.22

AI業務システムの受託開発で後から揉めるのは精度・データ・権利の3点。契約書の条文を書く前に発注側と受託側で何を言葉にしておくべきか、測り方の合意からモデル更新時の費用分担まで論点を表で整理します。

2026.10.22

AI 開発の提案を見比べるとき、価格と納期だけでは中身の差が分かりません。デモと本番の差、精度の根拠、データの扱い、保守範囲という4領域から、発注前に投げるだけで実力差が出る質問を整理しました。

2026.10.21

問い合わせメールのAI振り分けは、精度より「人に戻す条件」の設計で成否が決まります。棚卸しから並走稼働までの5ステップ、確信度以外の強制エスカレーション条件、実装で詰まる前処理・個人情報・ログの3点を整理しました。

2026.10.21

試作では動いたAIが本番で精度を落とすのは、モデルではなく前提の違いが原因です。入力・出力・失敗時・変化への耐性という4つの軸で差を整理し、本番移行前に確認すべき6点を示します。

2026.10.20

機械翻訳サービスとLLMは、用語を揃える仕組みが根本的に違います。用語集の効き方、タグ破壊や訳し分けなど実装で詰まる五箇所、用語遵守率と再現率で比べる方法まで、選定前に押さえる判断軸を整理します。

2026.10.20

紙の帳票読み取りで、OCRと生成AIのどちらを選ぶかを発行元の数と様式の数から仕分ける方法を解説。二段構成の実装パターン、詰まりやすい5箇所、精度の合否基準の決め方まで整理します。

2026.10.19

社内チャットボットの既製品と自社構築、どちらを選ぶかはAIの性能では決まりません。データの置き場・更新・権限・費用・保守の5点を比較表で整理し、権限設計で詰まる理由と、判断を3ステップに落とす手順を解説します。