社内文書を検索するAIアシスタント
対象の部署と文書を限定し、必要な情報を探せる仕組みをつくります。回答の参照元や、人による確認が必要な場面も設計します。
東京を拠点に、中小企業・スタートアップのAI活用を支援
Read in EnglishAI開発は、解決したい課題と最初に必要な機能を絞ることから始まります。Cognisor AIは、企業の予算や既存システムに合わせて、AIアプリケーション、AIエージェント、業務自動化の進め方を一緒に考えます。
AIの導入費用だけでなく、運用にかかる費用や、現場で使い続けられるかどうかも大切です。まずは一つの部署、一つの業務、一つの成果に対象を絞ることで、必要な機能と投資判断を明確にできます。
現在の作業内容、利用しているシステム、予算の目安をお聞かせください。最初に実装する機能、事前に確認すべき条件、次の段階に回せる機能を整理します。開発費用は、要件と開発範囲を確認したうえで個別にお見積もりします。
対象の部署と文書を限定し、必要な情報を探せる仕組みをつくります。回答の参照元や、人による確認が必要な場面も設計します。
特定の書類から必要な項目を抽出し、確認できる形で整理します。読み取りに自信がない結果は、担当者が確認してから記録に反映します。
事業アイデアの中核となる利用体験をつくり、実際の利用者からフィードバックを集めます。検証結果を見ながら、機能追加の優先順位を決めます。
問い合わせの下書きや情報整理など、対象を絞った業務を支援します。顧客への送信や金銭に関わる操作では、人が承認する手順を設けます。
見積もりを比較するときは、同じ条件で比べることが大切です。データ整理、システム連携、API利用料、公開後の保守が含まれているかを確認しましょう。
| 項目 | 工数・費用が変わる要因 | 最初に決めること |
|---|---|---|
| データの準備 | 画像の書類、不揃いなデータ、アクセス権限の整理。 | 利用が許可された代表的なデータから始める。 |
| システム連携 | 認証、データ形式、エラー処理などの対応。 | 最初の業務に欠かせない連携先を選ぶ。 |
| AIの品質評価 | 扱う入力の種類や、許容できる誤りの範囲。 | 評価用の事例と、人が確認する条件を決める。 |
| 画面・言語 | 利用者の権限、端末、日本語・英語への対応。 | 最初の利用者に必要な画面と言語を定める。 |
| 運用費用 | モデル利用、ホスティング、保存容量、監視。 | 通常時と利用増加時の費用を確認する。 |
| 保守・引き継ぎ | 機能更新、使い方の説明、障害への対応。 | 納品物と公開後の担当範囲を整理する。 |
01
利用者、対象業務、データ、期待する成果を確認します。開発範囲を左右する連携や品質の条件を、初期段階で洗い出します。
02
実際に近い入力を使い、AIの品質、応答速度、利用費用を確かめます。業務担当者と一緒に、導入する価値があるかを判断します。
03
合意した業務に必要な画面、権限、連携、確認手順を開発します。事前に決めた受け入れ条件に沿って動作を確認します。
04
現場のフィードバックと運用結果から、次に改善する内容を決めます。効果を確認しながら対象業務を広げていきます。
現在の業務、困っていること、改善したい結果を短くまとめるだけでも相談を始められます。資料の例を共有する場合は、機密情報や個人情報を含めない形でご用意ください。
解決したい業務と、現在のツールをお聞かせください。東京を拠点とするCognisor AIが、開発提案に必要な要件整理を支援します。
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