•AIの導入は進めているが、品質やリスク管理の方法が分からない

•社内にAIの専門知識がなく、適切な評価や改善ができない

•AIプロダクトの品質を第三者の視点で評価してほしい

■ ToBe設定：AI活用のゴール設定

・ 種々のAI活用によって達成したいビジョンやゴールを再確認・再設定します。

・ 現在活用、導入を検討中、あるいは、導入中のAIに関する評価観点を設定します。

■ 現状・リスクの把握

・ QA4AI コンソーシアム の「AIプロダクト品質保証ガイドライン」産業技術総合研究所の「機機械学習品質マネジメントガイドライン」や、お客さま独自の評価観点に基づき、AIプロダクトの品質を詳細に評価し、改善点やリスク要因を抽出します。

・ 評価結果を基に、品質向上のための具体的な技術的改善策の候補を提案します。

■ 課題・優先事項の整理

・ ゴールおよび現状に基づき、AI活用における課題を体系的に洗い出し、解決すべき優先事項を明確にします。​

・ 課題解決に向けた具体的な施策を提案します

■ 品質改善のための技術的アドバイザリ

・ 優先度の高い課題を中心に、AIシステムの品質向上に向けた技術的な助言やサポートを提供します。また、最新の技術動向やベストプラクティスを踏まえた改善策を提案します。

■ リテラシー向上のためのスキルアップ支援

・ 社内向けのAI研修やワークショップを通じて、AIリテラシーの継続的な向上を支援します。当社の研究員がAIの基礎的・実践的な知識や、企画の立て方のノウハウにとどまらず、生成AI技術に関する最新情報を提供します。