AIの真価を引き出し、業務の成果へつなげるデータ基盤構築
AIの導入が進む一方で、「思ったような回答が得られない」「期待した効果につながらない」といったお悩みも少なくありません。
こうした背景には、AIそのものではなく、AIが真価を発揮するためのデータ基盤や、運用の考え方が整っていないことがあります。
Ｓｋｙ株式会社は、社内データの整理・構造化・制御を通じて
AIの回答精度を高め、ビジネス成果へとつなげる「AI-Ready」な環境づくりをご支援します。
こんなお悩みはありませんか？
AI活用といっても何から始めていいかわからない……
- 何を整備すべきか判断できない
- 「どの業務でどう使うか」具体的な計画や進め方が定まらない
データの参照範囲や制御方法に不安がある……
- AIに参照させたくないデータをどう区別すればいいかわからない
- AIにデータを安全に扱わせるための仕組みがわからない
データ基盤を整備してもAIの効果を実感しにくい……
- AIから意図とずれた回答が出力される
- 余分なデータまで取り込み、コスト増や精度の低下を招いている
導入しても現場に活用が広がらない……
- AIを利用できる環境はあっても、日常業務のフローになじまない
- AIを利用できる環境は導入されているが、現場のニーズと乖離がある
これらのお悩みの原因は、AIの性能だけではありません。
AIが力を発揮できる“AI-Ready”な状態が整っていないことにあります。
AI-Readyとは？
AI-Readyとは、AIがデータの意味を適切に理解・判断できる状態のことです。
具体的には、データの構造化やメタデータ付与、アクセス制御、運用ルールの整備などによって、「AIがスムーズに働くための仕組み」が整っている状態を指します。
AIから高い精度の回答を得るには、こうした環境が不可欠です。
同じソースを利用しても、データの状態によってアウトプット品質に差が発生する
Ｓｋｙ株式会社のAI-Ready支援サービス
Ｓｋｙ株式会社は、「AI-Ready」な環境づくりをトータルでご支援します。
これまで多くのAIソリューション構築で培ってきた知見を活用し、お客様の既存のデータ資産を生かしながら、業務に合わせたAI活用の仕組みや、AIが真価を発揮できるデータ基盤づくりをサポートします。
AI-Readyのポイント
データに意味を付与する
データの所在の明確化、粒度の統一、メタデータの付与など、AIが参照するデータの意味を理解しやすい状態に整理します。
AIが文脈を理解できる構造をつくる
データカタログやアクセス制御などを用いて、データの利用条件やデータ同士の関係性を定義し、AIが文脈を踏まえて活用できる基盤を構築します。
AIが思考できるデータ設計を行う
文書をAIが扱いやすい単位に分割したり、画像や紙資料の文字を読み取れる状態に整えたりして、AIが思考・処理しやすいデータ形式に変換します。
AIが意味を理解し、思考できるデータ基盤を構築
段階的に成果へつなげる、AXサイクルの導入をサポート
AI活用は、最初から大規模に進めるのではなく、必要な基盤を整えながら段階的に広げていくことが重要です。
Ｓｋｙ株式会社では、利用結果をフィードバックして改善を繰り返す「AXサイクル」を回すことで、AI活用の着実な業務定着をご支援します。
01 小さく始められるAI活用案を整理する
効果を確認しやすいAI活用案を洗い出した上で、業務課題や優先度を見極めながら、実現性の高いものから着手します。
最速で「AIアプリケーションが動く状態」をつくる
- 導入が容易な「最小限のAIアプリケーション」を選定し、それを動かすデータ基盤を構築
02 AI活用に必要なデータ基盤を構築する
AI活用案ごとに必要なデータ要件を整理し、将来の拡張やセキュリティを考慮した安全な基盤を整備します。
「将来の拡張性」と「安全な利用環境」を両立
- AIアプリケーションの追加を見据え、拡張性を備えた基盤を構築
- アクセス制御などのルールを設け、安全な利用環境を整備
03 AI活用を実装し、段階的に広げる
構築したデータ基盤を基にAIアプリケーションの運用を始め、利用結果を踏まえて改善を重ね、対象業務や活用範囲を広げます。
「AIアプリケーション」と「データ基盤」を共に成長させる
- 最小限の機能で開発したAIアプリケーションを実際の業務に活用
- 機能追加を繰り返しながら、AIアプリケーションとデータ基盤を段階的に拡張
