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人工知能

AIの開発と組み込み

モデル、エージェント、RAG、コンピュータビジョンを、現場の流れに組み込む。デモ止まりにはしない。

課題

チャットボットやノートブックは、もう試した会社が多い。難しいのは、実運用に載せるところ。データ、権限、コスト、評価、そして人が取り戻せる設計。

どう進めるか

ユースケースと、いま本当にあるデータから始める。使い方の境界、品質の見方、コストとレイテンシの見守り方を決める。自前でも外部でも、モデルをAPI、文書、チャネル(Web、WhatsApp、社内システム)につなぐ。

よくある成果物

  1. 01ユースケースとデータリスクの洗い出し
  2. 02AIアーキテクチャ(RAG、エージェント、CV、古典ML)
  3. 03既存プロダクト、API、チャネルへの組み込み
  4. 04ガードレール、評価、運用の計画
  5. 05ドキュメントと、先方チームへの引き継ぎ

AIの組み込みを見積もる

課題を聞かせてほしい。範囲、フェーズ、投資額をMXNかUSDではっきり組む。その場しのぎの提案はしない。