期待する精度が出るか
実データを使い、正答率や人の確認が必要な割合を測ります。
Generative AI PoC Lab
生成AIの「使えるか」を、
2〜4週間で数字にする。
一つの業務、一つの仮説に絞り、実データで精度・費用対効果・運用条件を検証。本開発へ進むかを判断できる状態にします。
Period2〜4週間
Price50万円固定価格・税別
Scope1業務・1仮説
Output試作＋評価レポート
Why PoC
「作れそう」を、「投資してよい」に変える。
生成AIはデモが動いても、実データでの精度や運用コストが合うとは限りません。本開発の前に、三つの不確実性を小さくします。
費用対効果が合うか
1件あたりのAI利用料と、削減できる作業時間・確認工数を比べます。
現場で運用できるか
AIに任せる範囲、人が判断する箇所、例外時の対応を整理します。
PoCの成果は、AIのデモではなく、進む・見直す・止めるを判断できる数字です。
How it works
事前準備から結果報告まで、2〜4週間。
0開始前
事前準備
対象業務・検証仮説・利用データを確認し、成功条件とスコープを合意します。
1Week 1
設計
評価指標とテストデータを整え、最小構成とAI・人の役割分担を設計します。
2Week 1–3
試作・評価
動く試作を実装し、実データに近い条件で精度・速度・コストを測ります。
3Week 2–4
結果報告
結果、残課題、本番化の概算をまとめ、Go / Iterate / Stopを判断します。
Use cases
このような検証に向いています
社内文書・ナレッジ検索
欲しい回答が社内資料から正しく見つかるかを検証
社内文書検索デモを試す ↗PDF・FAX・メールの読み取り
項目抽出や転記を、業務で使える精度まで測定
帳票読み取りデモを試す ↗問い合わせ回答の生成
回答品質と人による確認・承認フローを設計
問い合わせ回答支援デモを試す ↗分類・要約・チェック
作業時間の削減量と、見逃し・誤判定のリスクを評価
実データを用意できない、対象業務を一つに絞れない、短期間で本番完成が必要な場合は、業務整理またはカスタム開発からご案内します。
Interactive demos
PoCのイメージを、触って確かめる。
実際の業務画面を想定したサンプルアプリです。画面を選ぶと、入力からAI処理、人による確認までをブラウザで体験できます。
Deliverables
PoC後に残る、六つの成果物
本開発へ進まない場合にも、社内の検討と意思決定に使える結果を残します。
- 01動作する検証用プロトタイプ
- 02評価項目・テストデータ
- 03精度・速度・コストの評価レポート
- 04AIと人の役割分担・運用案
- 05本開発の対象範囲・期間・概算費用
- 06残課題・リスクと推奨判断
Pricing
シンプルな固定価格
PoC Lab
50万円
税別 ／ 準委任契約検証対象が複数業務にまたがる場合や、大量データの前処理・外部システム連携が必要な場合は、スコープを整理したうえで別途お見積りします。
Scope
PoCと本番開発の境界
PoC Labに含むもの
- 対象業務の整理
- 検証仮説・評価指標の設定
- 最小構成の試作
- サンプルデータでの評価
- 精度・速度・コストの集計
- 結果報告会・本番化の概算
原則、含まないもの
- 本番レベルの権限・監視・バックアップ
- 大規模なデータ移行
- 複数部署・複数業務への展開
- 本番システムへの完全統合
- 本番SLA・24時間保守
Decision
終了時に、次の一手を明確にします
本開発へ進む
効果が見込める範囲を優先して本番化します。
仮説を見直す
データ、手法、業務設計を変えて再検証します。
今回は止める
成立条件に届かない投資を、早い段階で止めます。
FAQ
よくある質問
50万円以外に追加費用はかかりますか？
合意したPoC Labの範囲内で追加費用はかかりません。複数業務、外部連携、大量のデータ整備などが必要な場合は、着手前に別のスコープとしてお見積りします。
PoCの後は必ず本開発を依頼する必要がありますか？
いいえ。評価結果をもとに、進む・見直す・止めるを判断できます。
PoCで本番システムまで完成しますか？
PoCは一つの業務と仮説に絞った検証です。本番運用に必要な権限、監視、バックアップ、連携などは原則含みません。
ソースコードは引き渡されますか？
検証用コードの取り扱いは、利用ライブラリや本開発への移行方針を確認し、お見積り時に明記します。