段階的なAI統合のために
AI統合は、一度に完成するものではありません。現状の評価から始まり、基盤の整備、そして実際の活用へと段階的に進みます。私たちは、あなたの組織の現在の状況と目標に応じて、最適なサービスを提案します。
データ基盤評価
AI・分析プロジェクトを始める前に、あなたの組織の準備状況を正確に理解することが重要です。このサービスでは、技術的な視点からデータ収集、保存、品質、アクセスパターンを詳しく評価します。
技術的な能力とガバナンス実践の両面を評価
アーキテクチャ文書とギャップ分析を提供
優先順位付けされた改善提案
通常3〜4週間で完了
現実的なAIプロジェクト計画の基盤となります
機械学習運用構築
実験的なAIモデルから本番運用への移行を支援します。モデルのトレーニング、バージョン管理、デプロイ、監視、再トレーニングのためのパイプラインを構築し、信頼性の高いAIシステムの運用を可能にします。
技術基盤と運用手順の両方を整備
環境設定、ワークフロー自動化、チーム研修を含む
既存基盤と複雑性に応じて2〜4ヶ月
初期実装後の継続サポートも提供可能
実験段階から本番運用への確実な移行を実現
AI概念実証開発
大規模な投資の前に、AIアプリケーションのアイデアを検証します。特定のユースケースに対して動作するデモンストレーションを開発し、本番開発に進むべきか判断するための実践的な情報を提供します。
データ評価、アプローチ選定、プロトタイプ開発を含む
機能プロトタイプ、性能分析、本番開発の提案を提供
通常4〜8週間のプロジェクト期間
投資リスクを抑えながら実用性を検証
複数のAI案件を評価する際に特に有効
どのサービスを選ぶべきか
データ基盤評価が適している場合
- • AI・分析プロジェクトを検討し始めたばかり
- • 現在のデータの状態を理解したい
- • 改善の優先順位を明確にしたい
- • 現実的なプロジェクト計画を立てたい
機械学習運用構築が適している場合
- • 実験的なAIモデルを本番環境に移行したい
- • AIシステムの運用基盤が必要
- • モデルの継続的な改善体制を整えたい
- • チームに運用のベストプラクティスを導入したい
AI概念実証開発が適している場合
- • 特定のAIアイデアの実用性を検証したい
- • 大規模投資前にリスクを評価したい
- • ステークホルダーの支持を得たい
- • 複数のAI案件を比較検討したい
典型的な導入の流れ
多くの組織は、以下のような段階的なアプローチでAI統合を進めています
評価から始める
データ基盤評価により、現状を理解し、改善の道筋を明確にします。この評価結果が、後続プロジェクトの計画の基盤となります。
アイデアを検証する
AI概念実証開発で、特定のユースケースの実用性を確認します。投資リスクを抑えながら、技術的な実現可能性と期待される効果を評価します。
本番運用を構築する
機械学習運用構築により、実験的なプロトタイプを本番環境に移行し、継続的な運用と改善のための基盤を整えます。
注意: これは一般的な流れの例です。あなたの組織の状況によっては、異なる順序や組み合わせが適している場合があります。まずは相談で、あなたに最適なアプローチを一緒に考えましょう。
プロジェクト後のサポート
プロジェクトの完了は、終わりではなく始まりです。システムを運用し、改善していく過程で、疑問や課題が生じることは自然なことです。私たちは、必要に応じて継続的なサポートを提供します。
技術サポート
運用中の技術的な課題に対する助言
改善提案
システムの継続的な最適化のための提案
追加研修
チームのスキル向上のための追加トレーニング