何をAI化するべきか、どの判断を支援するべきかを事業側と一緒に明確にします。
導入が止まる理由
AI導入は、PoCの前後でつまずきやすい。
課題設定が曖昧なまま検証を始めると、精度確認で終わり、現場で使う仕組みになりません。AICoreは、導入前の整理から運用改善までを一本の流れで支援します。
精度だけでなく、データ品質、説明性、費用、現場負荷をPoCの確認項目に入れます。
UI、権限、ログ、既存システム連携、改善サイクルまで導入後を見て設計します。
支援の考え方
専門データを、業務で使える判断材料へ。
画像、文章、時系列、センサー情報などを、そのままモデルに入れるのではなく、業務目的と現場の判断ポイントに合わせてAI機能へ落とし込みます。
AICORE / 導入整理コンソール
課題AI化する業務と判断ポイント
検証PoCで確認する条件とリスク
導入現場で使い続けるための仕組み
支援内容
構想から運用まで、段階ごとに伴走します。
AICoreは、AI導入の初期相談からPoC、実装、運用改善まで、意思決定しやすい順序で支援します。
AICore_adoption path
AI活用テーマの整理
業務課題、利用者、判断ポイントを整理し、AIで扱うべき範囲を明確にします。
使えるデータと制約の確認
データ量、品質、ラベル、取得方法、利用条件を確認し、検証に必要な前提を揃えます。
検証条件の設計
精度だけでなく、説明性、速度、費用、運用負荷を含めた確認項目を設計します。
業務に組み込む実装
UI、API、権限、ログ、既存システム連携まで、現場で使う形に落とし込みます。
導入後の改善サイクル
利用ログと現場フィードバックをもとに、継続的に改善できる運用を整えます。
重点対応領域
医療・教育・農業など、専門性の高い現場へ。
医療AI
医療現場の判断を支えるAI導入。
医用画像、電子カルテ、診療支援など、説明責任と安全性が求められる場面で、導入可否と運用設計を整理します。
教育AI
教育現場の支援を、無理なくAI化する。
学習分析、出題生成、進路支援、面接練習などを、教育者の判断を補助する仕組みとして設計します。
農業AI
農業の現場データを、予測と改善に使う。
病害虫検出、生育モニタリング、収量予測など、経験とデータをつなぐAI活用を支援します。
信頼できる進め方
導入前に、運用まで見える検証条件を。
成果を大きく見せるのではなく、意思決定者が判断できる論点と、現場で続けられる導入手順を整理します。
導入相談
専門領域のAI導入を、まず整理する。
医療・教育・農業などの専門領域で、AI活用の検討、PoC設計、データ活用、既存プロジェクトの実装化についてご相談ください。
まだ要件が固まっていない段階でも相談可能です。次のような状態から一緒に整理できます。
- AIで解決できる業務課題を整理したい
- 手元のデータがPoCに使えるか確認したい
- PoC後の現場導入や運用設計まで見直したい