はじめの相談・進め方
何から相談すればよいか分かりません。
AIテーマが決まっていなくても、経営課題・業務課題から整理できます。AIが適さない課題については、通常のシステム化や業務改善を含めて判断します。
PoCだけでも依頼できますか？
可能です。ただしPoC前に「何を検証できれば本番化判断ができるか」を定義します。
小規模から始められますか？
重要仮説を最小構成で検証し、価値が確認できた段階で拡張できます。
全社展開できますか？
Architecture、Identity、Governance、Support、Training、Cost Managementを含めたScale設計が必要です。
相談前に用意するものは？
課題、対象業務、利用者、既存システム、データ、セキュリティ条件、期待成果が分かる範囲であれば十分です。
途中から引き継げますか？
既存PoC、既存RAG、既存AIシステムのAssessmentから開始できます。
他社が作ったAIを改善できますか？
可能です。Architecture、Data、Retrieval、Prompt、Evaluation、UX、Operationを分解して診断します。
技術選定・モデル
生成AIと従来型AIのどちらを使うべきですか？
課題により異なります。生成、検索、分類、予測、最適化等を組み合わせる場合もあります。
ChatGPT、Gemini、Claude等はどれが最適ですか？
固定的な正解はありません。精度、速度、コスト、セキュリティ、コンテキスト、ツール利用、契約条件等を比較します。
AIではなく通常開発の方がよい場合もありますか？
あります。AI適用が合理的でない場合、決定論的なルール・検索・通常システムを推奨します。
自社専用LLMを作るべきですか？
必ずしも必要ではありません。RAG、Fine-tuning、SLM、Open Model等の費用対効果を比較します。
Fine-tuningは必要ですか？
タスクの安定化や形式、専門性等に有効な場合がありますが、RAGやPromptで解決できるか先に評価します。
多言語対応できますか？
モデル・検索・評価データを言語別に検証して設計します。
海外拠点でも使えますか？
データ移転、言語、各国規制、Identity、Region等を確認します。
オンプレミス・Private AI・機密情報
オンプレミスで利用できますか？
可能です。Private AI Serverを主要サービスの一つとして位置付け、GPUサーバー、Local LLM、RAG、AI Agent、認証・権限制御、監査、運用までを含むお客様専用AI環境を、オンプレミス、閉域、Private Cloud、Hybrid等から要件に合わせて設計します。
機密情報を外部AIサービスへ送信しない構成にできますか？
完全ローカル／閉域構成が適する案件では、AI推論、RAG、データ保存等をお客様の管理環境内に配置する構成を検討できます。外部API、外部クラウド、監視・更新サービス等を併用する場合は、データフローと送信対象を明確にした上で設計します。
AIサーバーの機種やGPUまで選定してもらえますか？
対応可能です。利用モデル、VRAM、Context Length、同時実行数、必要なTokens/sec、RAG、画像・音声処理、可用性、将来拡張等からワークロードを整理し、GPU、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク等を設計します。必要に応じて候補構成でBenchmarkを行い、過剰投資を避けながらSizingします。
機密情報を扱えますか？
データ分類、契約条件、送信先、保持、権限、暗号化等を確認し、要件に合う構成を選定します。
AIに社内資料を覚えさせる必要がありますか？
必ずしも学習は必要ありません。RAG等で必要な情報を都度取得する方法が適切な場合も多くあります。
RAG・AIエージェント
RAGの精度が出ません。
文書品質、パース、Chunking、Metadata、Embedding、検索、Reranking、権限、質問変換、評価データ等を切り分けます。
AIの幻覚はなくせますか？
完全にゼロと断言するのは適切ではありません。RAG、制約、検証、出典表示、Human Review等でリスクを管理します。
AIエージェントとは何ですか？
回答だけでなく、目標に応じて情報取得やツール操作等の複数工程を実行するAIシステムです。
AIエージェントにどこまで自動実行させますか？
リスクに応じ、Read Only、提案のみ、承認後実行、限定自律、自律実行等を分けます。
AIエージェント同士を連携できますか？
必要に応じてOrchestratorや標準プロトコルを利用し、責任範囲を分けます。
既存システムとの連携
既存システムと連携できますか？
API、DB、RPA、MCP等、対象システムに適した方式を検討します。
APIがない古いシステムも対象ですか？
可能性はあります。DB連携、RPA、Computer Use等を含めますが、安全性と安定性を個別評価します。
Microsoft 365やGoogle Workspaceと連携できますか？
対象機能・権限・API条件に応じて設計します。
SalesforceやSAPと連携できますか？
個別のAPI、ライセンス、権限、データ構造を確認して設計します。
費用・効果・定着
AI導入の費用対効果はどう測りますか？
導入前Baselineと、工数・品質・売上・利用率等のKPIを比較します。当サイトのROIシミュレーターで簡易試算も可能です。
AIの利用料金が高くなりませんか？
モデル選択、Routing、Caching、Context最適化、小型モデル等でUnit Costを管理します。
社員が使ってくれない場合は？
UX、教育、テンプレート、業務導線、成功事例、Champions、利用分析等を組み合わせて定着を支援します。
社内研修だけ依頼できますか？
可能です。経営層からエンジニアまで役割別に構成できます。
AI人材を内製化できますか？
Pair Development、OJT、設計標準、Evaluation標準、CoE構築等で支援します。
セキュリティ・法務・ガバナンス
セキュリティ審査に対応できますか？
システム構成、データフロー、権限、ログ、ベンダー条件等を整理し、顧客側審査に必要な技術情報を準備します。
個人情報は扱えますか？
適用法令・利用目的・契約・データフロー等を確認し、必要な安全管理措置を設計します。
サイト上のAIチャット（レイ太）の会話内容は記録されますか？
はい。回答品質の向上と不正利用の防止のため、質問と回答の内容、日時、同一ブラウザからのご利用を識別するための匿名ID（Cookie）およびIPアドレスのハッシュ値を記録しています。氏名やメールアドレス等を入力いただく仕組みはありません。記録は公開鍵暗号で暗号化して保存し、90日後に自動削除します。チャットには機密情報・個人情報を入力せず、具体的なご相談は問い合わせフォームをご利用ください。
著作権が心配です。
入力、学習、検索対象、生成物、利用形態を分けてリスク整理します。最終的な法的判断は必要に応じ専門家と連携します。
AIガバナンスだけ依頼できますか？
方針、規程、台帳、リスク分類、審査プロセス、技術的統制、教育、監査等を支援対象にできます。
ISO/IEC 42001への対応はできますか？
AIマネジメントシステム構築の技術・運用面を支援可能です。認証取得そのものについては認証機関・専門家との役割を明確にします。
品質・運用・納品
AIの品質をどうテストしますか？
Golden Dataset、LLM評価、ルール、Human Review、End-to-End Task評価、回帰試験等を組み合わせます。
本番後にモデルが更新されたら？
変更管理と回帰評価を行い、必要に応じて段階展開します。
障害時にAIなしで業務継続できますか？
重要度に応じ、Fallback、Manual Process、別モデル、Queue等を設計します。
開発ソースコードは引き渡せますか？
契約形態に応じます。知財・再利用部品・第三者ライセンスの範囲を事前に明確化します。