初めてのAIプロジェクト、PoCで検証する

AIを導入するという目標だけでは、プロジェクトの結果を評価しにくくなります。どの業務のどの段階を支援するのかを具体的にし、ユーザーが受け入れられる結果と運用の条件を小さな範囲で確認します。

01. 業務の単位をひとつ選びます

文書の分類、質問への回答、下書きの作成、映像イベントの確認のように、結果と確認の担当者を決められる業務から候補を選びます。その業務の入力と出力が何かを、一文で定義してみます。

担当者が繰り返し処理している作業の中でも、例外が多い部分や責任のある判断が必要な部分には、別途確認の手順を設けます。自動で処理する段階と人に引き渡す段階も、あわせて決めます。

目的に合ったデータがあるか、活用に必要な権限と条件が整っているかを確認します。個人情報や機密性の高い業務資料が含まれる場合は、提供する範囲と取り扱い方法を先に協議します。

実際のデータを使いにくい初期の段階では、匿名化した資料や限られたサンプルで業務フローを検討できます。サンプルで確認した結果が実際の環境にも当てはまるかどうかは、後続の検証で確かめる必要があります。

時間の短縮だけでなく、結果の正確さ、根拠、確認の負担と例外の処理も見ていきます。どの結果を受け入れ、どの結果を修正すべきかについて、担当者と基準をすり合わせます。

AIがうまく処理できそうな入力だけでなく、資料が足りない状況や形式の異なる入力も用意します。見つかった限界を記録し、次の段階の範囲を決めます。

整理する項目

要約や下書きが外部に送られる前、また業務システムに変更が加わる前に、誰が確認するかを決めます。ユーザーが原文と処理結果を比べて修正できる画面を検討します。

業務ツールを呼び出す構成であれば、許可する機能と変更の範囲を明確にします。承認の履歴と実行結果をどのように残すかも、運用担当者と協議します。

検証の結果をもとに、拡大、見直し、中止のいずれにするかを判断できるようにします。追加のデータ整理、ユーザー教育、既存システムとの連携と運用コストを含めて、その後の範囲を検討します。

ユーザーが実際に活用できる水準かを確認し、適用範囲を段階的に広げます。モデルやデータが変わったときに改めて確認する項目も、あわせて残しておきます。

以下の内容を整理しておくと、初期の打ち合わせで範囲をより早くすり合わせられます。すべてそろっていなくても、現在の状況からご相談いただけます。

KPSプロジェクトガイド · 具体的な技術構成と適用条件は、要件によって異なります。