データ基盤
地味だけれど欠かせない半分。データが生まれる場所から、モデルが参照できる場所まで、途中で失うことなく届けます。
- エッジ・デバイスでのデータ取得（オフラインファースト）
- バックグラウンド同期と確実な転送
- ストレージ、データクレンジング、長く使えるスキーマ設計
AI・データ
難しいのはモデルではありません。 データです。
私たちがお話しする企業のほとんどは、モデルが原因で行き詰まっているわけではありません。必要なデータがデバイスに閉じ込められていたり、レガシーシステムに埋もれていたり、どこからもクエリできない形で保存されていたりするのです。私たちはまずその道筋を整え、そのうえで効果を測定できる業務にAIを組み込みます。AIが行うことへの責任は、引き続き人が負います。
こんな状況ではありませんか
- 経営陣はAI戦略を求めているが、チャットボット以外にどこから始めればよいのか誰もわからない。
- デモでは誰もが感心したパイロットが、結局本番環境にたどり着かなかった。
- モデルに必要なデータが、互いに連携していない複数のシステムに散らばっている。
- 誰かが顧客データをプロンプトに貼り付ける前に、何が社外に出ていくのかを把握しておく必要がある。
どこから始めるか
モデルよりも、順序のほうが重要です。
野心より先に、準備状況を
何かを開発する前に、どのようなデータがあり、どこで失われ、どの業務なら投資を回収できるのかを明らかにします。
確実なデータ基盤
データを途中で失うことなく、モデルが届く場所まで運ぶための収集、同期、保存の仕組み。
意図したアクセス
権限、テナント分離、監査証跡を備えた、既存システムを対象とするMCPサーバーと検索の仕組み。
本番環境での測定
御社の実際の事例で評価するため、顧客が気づく前に精度を把握できます。
スコープ固定の導入プラン
マネージャーが承認できる最初の一歩
どの案件も、以下のいずれかから始められます。それぞれに名前があり、着手前に書面で定めたスコープがあるため、最初の判断は小さなもので済みます。より大きな取り組みを決める前に、私たちの仕事の進め方をご確認いただけます。
AIデータ準備状況レビュー
保有しているデータ、捨ててしまっているデータ、そして事業にとって重要な問いに答えるためにモデルが実際に必要とするデータを明らかにします。
含まれる内容
- データが生まれ、保存され、失われる場所のマップ
- AIが測定可能な効果を生む業務
- プライバシー、データ所在地、ベンダーによる学習利用に関する制約の整理
- 費用を見積もった計画（多くの場合、第1フェーズはデータ基盤の整備）
得られる成果
費用を見積もれる計画と、そもそもAIが答えなのかどうかについての率直な見解。
MCP・ツール連携パイロット
既存システムの1つを、意図した範囲でアシスタントに公開します。御社がすでに責任を負っている権限、テナント分離、監査証跡を備えたMCPサーバーを通じて行います。
含まれる内容
- 既存のAPIまたはデータソース1つを対象としたMCPサーバー
- ツールの境界で適用される権限とテナント分離
- すべての呼び出しを記録し、監査可能に
- 御社チームからの実際の質問による評価
得られる成果
実際のシステムを安全に参照・操作できるアシスタントと、次のシステムを公開するためのパターン。
アシスタントの価値実証
1つの業務、1つのアシスタントを、御社の実際の事例で測定します。重要な判断には必ず人が承認を行います。
含まれる内容
- 測定可能なコストで選ぶ1つの業務
- 御社のコンテンツとシステムに基づくアシスタント
- 実際の事例から作成した評価セット
- 金銭、安全、顧客が関わる場面では必ず人が承認
得られる成果
本格展開の前に、精度、削減時間、運用コストという数字に裏付けられた導入可否の判断。
すべてのプランは、スコープを確認したうえで固定価格をお見積もりします。固定価格は変わりません。想定より時間がかかっても、それは私たちの責任であり、お客様の負担にはなりません。
よくあるご質問
AIデータ準備状況レビューとは何ですか？
保有しているデータ、捨ててしまっているデータ、そして事業にとって重要な問いに答えるためにモデルが必要とするデータを、2週間かけて明らかにします。成果物は費用を見積もった計画で、多くの場合「第1フェーズはAIではなくデータ基盤の整備だ」という有益な結論も得られます。
MCPサーバーとは何ですか？ 私たちに必要ですか？
Model Context Protocolは、定義したツールを通じて、アシスタントが御社のシステムを参照・操作できるようにするための標準的な方法です。誰かが貼り付けた情報ではなく、御社自身のデータを使ってAIを動かしたいのであれば、通常はこれが適切な基盤になります。
どのAIモデルを使いますか？
用途、データ所在地のルール、予算に合うものを選びます。モデルは交換可能な部品であり、資産となるのは御社のデータ、ツール、評価です。私たちはそれらを特定のモデルに縛られない形に保ちます。
AIが答えではない場合、そう教えてもらえますか？
はい。多くの課題は、今でも適切なクエリとより良い画面で解決できます。別の手段に費用をかけていただく前に、そうお伝えしたいと考えています。