進め方
各段階を検証できる4つのステップ
作業を短いサイクルに分け、明確なチェックポイントを設け、プロジェクト全体を通して進捗を共有します。
ステップ1
ヒアリングで課題を理解する
目標、制約、予算について短時間でお伺いします。AIが本当にこの課題に適しているかも、あわせて検討します。
- スコープと、今回やらないことを明確にする
- 実現可能性とリスクを評価する
- 期間と概算予算を見積もる
ステップ2
コードを書く前に設計する
アーキテクチャ、データ、画面を机上で決めてから着手します。モデルを使うかルールで足りるかの判断もここで行います。
- システム構成図とデータ構造
- 主要画面のワイヤーフレームと導線
- 測定可能なスコープ定義
ステップ3
短いサイクルで開発する
数週間で動くソフトウェアをお届けします。システムに組み込むすべてのモデルにテストセットを用意します。
- 毎週のデモとフィードバック
- パイプラインでの自動テスト
- 実データのテストセットによるAI品質の評価
ステップ4
リリースと継続運用
稼働後の運用まで担当します。リリース後も連絡できる体制と、モデルの長期的な保守計画を用意します。
- モニタリングを備えた本番リリース
- drift検知とモデル改善計画
- コード、ドキュメント、権限のすべてを引き渡し
進め方
初回の打ち合わせを有意義にするための情報
すべて揃っている必要はありません。お持ちの範囲でお送りください。優先順位はこちらで整理します。
- 解決したい課題と事業目標
- 主な利用者と想定利用量
- 既存のシステムやデータ、セキュリティ上の制約
- 希望するスケジュールと設定済みの予算
解決したい課題はお決まりですか
どんなプロジェクトか、簡単にお聞かせください。実務に使えるご意見を添えてお返事します。