AI・機械学習の適用
業務で扱うデータをどこまで処理できるか、人による確認をどこに残すかを確かめます。用途ごとの評価の進め方は、Eureka AIの導入ガイドでご紹介しています。
- 自然言語処理・LLMによる文書処理
- 音声認識・文字起こし
- 画像・動画解析、姿勢検知
- 実績データからの時系列予測
TECHNOLOGY VALIDATION
新技術の検証・導入判断
新技術を業務で使えるか、実際の条件で確かめる
採用を検討している技術について、検証の設計から試作・評価までをチームで担当します。本番導入を判断できるよう、技術的な可能性と業務で使うための条件を整理します。
検証したい技術や業務を相談する支援の考え方
試作が動いても、本番で使えるとは判断できない
想定したデータ量や例外的な入力でも使えるか。既存システムにつなげられるか。運用する際にどこまで人の確認が必要か。試作の前に判断したい事項を決め、検証結果と残る課題を分けて報告します。
本番導入を判断する材料
- 実データ・利用条件
- 試作・比較・評価
- 制約・残課題・追加検証
導入、条件付きで継続、見送り。それぞれの判断根拠を明確にします。
検証する技術
ご相談の多い技術と、確かめる論点
データの取得・連携
必要なデータを、必要なタイミングで取り出せるかを確かめます。接続方法と権限、取得を継続するための条件を確認します。
- SaaS・基幹システムとのAPI連携
- IoT機器・センサーからのデータ取得
- 既存データの集約・変換とデータ基盤
取引・記録の電子化
記録の正しさをどう担保するかを検討します。分散台帳のような新しい方式が必要か、既存のデータベースと監査ログで足りるかを含めて判断します。
- 電子契約・電子署名
- 分散台帳（ブロックチェーン）
- 改ざん検知・監査証跡の設計
記載のない技術についても、実現したい業務や解消したい制約からご相談いただけます。既存の仕組みで対応できる場合は、その旨も含めて報告します。
支援内容
担当する業務
検証する問いを決める
実現したい業務と現在の制約を整理します。精度や性能、接続、運用など、今回の検証で何を判断するかと評価方法を決めます。
必要な範囲を試作する
必要な専門性を持つチームを組み、検証に必要な実装とデータの準備を進めます。対象を絞り、比較や評価ができる状態を作ります。
結果を導入条件にまとめる
評価結果とその前提、確認できなかった事項を整理します。本番化に向けた追加開発や運用上の課題を明らかにし、次の投資判断を支援します。
進め方
ご依頼から引き継ぎまで
- 01
目的と判断基準を整理
- 02
検証計画に合意
- 03
試作・評価を実施
- 04
本番化の条件を共有
初回相談で状況を伺い、支援範囲・体制・期間・費用をご提案します。有償の作業は合意後に着手します。
共有する成果物・記録
検証計画、試作、評価結果、技術的な制約、本番化に向けた課題など。検証する問いに合わせて成果物を定めます。試作の利用条件や引き渡し範囲も事前に確認します。
よくあるご相談
ご依頼前に確認したいこと
技術の候補が決まっていなくても相談できますか？
実現したい業務や解消したい制約からご相談いただけます。比較が必要か、ひとつの方式を詳しく検証すべきかを整理し、対象技術に応じた体制を検討します。
検証後の開発も依頼できますか？
検証結果を踏まえ、本番開発の範囲と体制を別途相談できます。検証のみで終了することもでき、開発の発注を前提とせず判断いただけます。
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