01
応用人工知能 R&Dスプリント
実現可能性、データ、方式、本番リスクが不明な重要案件向け。
標準範囲
- 技術ディスカバリーとデータ評価
- 文献・技術調査
- 重点実験とベンチマーク
- 動作する価値検証
- 本番設計とロードマップ
成果
構築、購入、再設計、中止を判断できる技術的根拠。
技術的に難しい人工知能業務を、明確に発注できる形へ。
各案件は意思決定または運用成果を明確にし、不確実性と必要な根拠に合わせて範囲を定めます。
案件は明確な成果を中心に設計します。
- 契約モデル
- 範囲を定めた案件
- ガバナンス
- 明確なステージゲート
- 提供
- シニア主導
02
本番人工知能システム
検証済み施策の実装、統合、評価、導入を一気通貫で行う案件向け。
標準範囲
- システム・モデル設計
- データ・ML・アプリ開発
- 評価と失敗分析
- 基盤・統合・観測性
- 導入・文書化・移管
成果
実運用のために設計され、文書化と責任分界を備えた人工知能システム。
03
エンタープライズ人工知能プログラム
複数システム、業務、統合、チーム、段階にまたがる施策向け。
標準範囲
- プログラム・基盤設計
- 複数のR&D・実行ワークストリーム
- 評価・ガバナンス
- 企業統合・基盤
- 継続最適化と能力移転
成果
孤立した実験ではなく、組織に統合された人工知能能力。
提供ライフサイクル
一つの方法。異なる規模。
各段階の根拠に技術・商務判断を結びつけます。
- 01
定義
目的、制約、データ、経済性、成功基準を定めます。
- 02
リスク低減
成否を左右する仮説を先に検証します。
- 03
設計・実装
根拠と運用要件に基づき構築します。
- 04
検証
品質、失敗、コスト、遅延、信頼性を測ります。
- 05
導入
本番基盤と業務へ統合します。
- 06
移管または運用
文書化して移管するか、定義した範囲で最適化を継続します。
良い案件条件
開始前に満たしたい条件。
- 事業または技術課題が重要である。
- 技術意思決定者が参加できる。
- 関連データ、システム、制約を確認できる。
- 成功を「人工知能を使う」より具体的に定義できる。
- セキュリティ・調達確認に対応できる。
- 成功時に運用採用への道筋がある。