01
AI導入判断メモ
業務候補、期待効果、必要データ、評価観点を一覧にします。
01 SYMPTOMS
こういう状態なら、ここから入る
01
上層部からAI導入を求められているが、対象業務を決めきれない
02
チャットボット、RAG、OCR、エージェントの違いが社内で混ざっている
03
PoCをしても、本番化の判断基準が曖昧なままになりそう
02 MATERIALS
初回相談で返すもの
提案資料だけで終わらせず、社内説明や見積もり比較に使える形へ戻します。
02
検証スコープ
PoCで見る範囲と、本番化前に残すリスクを分けます。
03
見送り条件
今すぐ作らない方がよい場合も、理由と次の確認条件を残します。
03 RTB
本当に任せてよいかを見る材料
抽象的な強みではなく、この相談場面で見るべき証拠を置きます。
成果物サンプル
評価シート
精度、削減時間、確認工数、利用者、運用負荷を同じ表で見ます。
判断材料
本番化前レビュー
PoCの結果を、次の投資条件と残リスクに分けます。
次に確認すること
データ棚卸し
AIに入れてよいデータ、足りないデータ、更新頻度を確認します。
実案件ログ
HR AIエージェントをPoC 2週間から本開発へ
心理尺度、LLM構造化出力、PDFレポート、企業アカウント管理まで、業務判断に使うAIとして実装しました。
- HEXACO-100のスコアリングと職種適合を実装
- LLM出力をJSON Schemaで固定してレポート品質を安定化
- 招待から診断、分析、PDF出力まで業務フローに接続
04 CONDITIONS
見送り条件も先に置く
相談者側が社内で判断しやすいように、今すぐ着手しない条件も言語化します。
01
対象業務の担当者が検証に参加できない
02
正解データや確認担当がなく、評価のしようがない
03
AIの出力責任や人の承認地点が決められていない
05 SERVICES