OTSUMU KNOWLEDGE
AIサービス開発.
知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。
10件のナレッジ
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AI駆動開発でPoCを短期間で作るとき、速くなる部分と速くならない部分
AI駆動開発でPoCやMVPを作ると、画面や定型的な実装は速くなりますが、要件の合意、検証設計、レビュー、運用の準備は同じようには速くなりません。短期で成果を出すには、速くなら…
続きを読む ↗生成AIのMVPは、失敗時の仕事まで設計して公開する
生成AIを組み込むと、入力によって結果が変わり、同じ指示でも出力が揺れることがあります。デモの成功例だけで公開を決めず、品質を評価する仕組みと、人が介入する範囲を先に用意…
続きを読む ↗生成AIで市場調査を効率化する：使い方と人が確かめるべき点
生成AIは市場調査の下調べや論点出しを大きく速めますが、数値や出典は人が必ず確かめる必要があります。調査設計への組み込み方、使える場面と任せない場面、誤情報を見抜く確認手…
続きを読む ↗AIサービス提供時の法的論点：利用規約・著作権・個人情報の確認
生成AIサービスの提供では、利用規約、著作権などの権利、個人情報とデータの扱い、AIモデル提供元との契約の四つが主な論点です。データの流れに沿った論点の洗い出し方、規約で定…
続きを読む ↗AIサービスの料金設計：従量課金とAPI原価を踏まえた価格の決め方
AIサービスの料金は、使うほど原価が増える前提で、定額・従量・ハイブリッドを予測しやすさと原価リスクのバランスで選びます。原価の分解、利用量の単位の決め方、価格を決める手…
続きを読む ↗生成AIで事業計画書を作る：下書きの作り方と人が詰めるべき点
生成AIは事業計画書の構成案、下書き、論点の確認を大きく早めますが、数字の根拠や自社の勝ち筋は人が詰める必要があります。任せられる作業の区別、下書きの手順と指示の出し方、…
続きを読む ↗生成AIを使った新規事業の考え方：既存業務×AIの機会の探し方
生成AIの新規事業は、技術から考えるより「既存業務や顧客課題×AI」で探すと筋のよい機会が見つかります。機会の探し方、アイデアの評価軸、模倣されやすさへの対策、小さく検証する…
続きを読む ↗生成AIサービスのMVP：API活用で差別化を作る範囲の決め方
生成AIサービスのMVPは、文章生成などの基本能力は外部APIをそのまま使い、独自データ・業務の流れ・出力の行き先に開発を集中させるのが基本です。差別化の源泉と、作る範囲・作ら…
続きを読む ↗生成AIの開発会社を選ぶとき、依頼前に確認したい5つの項目
生成AIを使うサービスの開発会社は、モデルの知識量よりも、業務理解・評価方法・誤り時の設計・データの扱い・運用の5点にどう答えるかで選ぶと判断しやすくなります。依頼前に発注…
続きを読む ↗生成AIを組み込んだシステム開発の費用とAPI利用料の見積もり方
生成AIを組み込むシステムの費用は、一度きりの開発費と、使った分だけ増えるAPI利用料に分けて考えると見通せます。費用を左右する要素、利用量の想定から月額を試算する手順、見積…
続きを読む ↗FROM KNOWLEDGE TO ACTION
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