生成AIコンサルティングサービス

構築ではなく評価から始まります。最初の目標は、保有データ、タスクに必要な精度、誤った回答のコストを踏まえて、どのユースケースに生成AIが本当に適しているかを見極めることです。今すぐ取り組むもの、試験導入するもの、見送るものを率直に順位付けし、その理由を文書でお渡しします。実装は、その後に行う別の判断です。

一般的な文章作成を超える用途であれば、必要です。ビジネスで役立つAIは通常、検索を通じて自社のコンテンツやデータに基づいて回答するため、データの品質と構造はモデルと同じくらい重要です。評価の一環としてデータ準備状況のレビューを行い、特定のユースケースの根拠となるデータが存在するか、利用可能にするには何が必要かを確認します。

データの機密性、想定される利用量でのコスト、必要な管理の度合いによって異なります。ホスト型モデルは最も早く始められ、利用量が少ない場合は安価なことが多い一方、データを自社環境の外に出せない場合や、利用量によって自前運用が経済的になる場合には、セルフホスト型やプライベート環境での導入が理にかなっています。提言は一律のルールではなくユースケースごとに行い、セルフホスト型の導入は独立した案件としてスコープを定めることもできます。

モデルを一つのコンポーネントとして扱い、その周囲を設計することです。具体的には、自社データに基づいて回答をグラウンディングし、適切なコンテキストを検索し、システムが主張してよい内容を制約し、回答の出典を示し、品質を想定ではなく測定できる評価手法を構築します。信頼性の大部分は、モデルを取り巻くアーキテクチャにあります。

多くの場合、過剰です。エージェントが真価を発揮するのは、タスクに明確なツールがあり、結果を検証でき、監督を前提にできる場合です。それ以外では、一回の生成や検索のステップの方が信頼性が高く安価です。案件がエージェントの方向を示す場合は、定義されたツール、検証可能な結果、明確な境界、そして責任を持つ人を前提にスコープを定めます。