自社プロダクト開発事例
DIFFsense
契約書の変更箇所を検出し、AIでリスク・要点・修正案を整理する契約業務サービスです。
- 検証したこと
- 文書解析の精度、差分の視認性、確認フロー、処理時間
- 本番化で実装
- 認証、履歴管理、電子署名、決済、外部サービス連携
- PoC支援への還元
- 検証段階から運用要件を見据え、全面的な作り直しを抑える設計知見
AIの実現性を、本番開発の
判断材料に。
技術的に「動くか」だけでなく、業務で「使えるか」、投資に「見合うか」まで。実データと明確な評価基準を用いて、本番化の可否を判断できるところまで検証します。作り捨ての試作品ではなく、本番運用へつなげられる設計を前提にします。
01検証条件を先に定義
02実データで評価
03継続・修正・中止を判断
自社開発での実証
提案だけでなく、
自社サービスを開発・運用しています。
AI機能を作るだけでは、サービスとして成立しません。認証、データ管理、決済、外部連携まで含む自社プロダクトの開発経験を、PoCの設計と本番化判断に反映しています。
よくある課題
PoCで残すべきなのは、
デモではなく判断材料です。
最初の検証で重視するのは機能数ではなく、「何が分かれば次へ進めるか」。成功条件と同時に失敗条件も定め、結果を意思決定に使える形で残します。
01
成功条件が決まっていない
動いたことだけを成果にすると、精度や運用費を理由に本番判断が止まります。
02
きれいなサンプルだけで試す
実データの表記揺れや欠損、例外を含めない検証では、現場投入後の問題が見えません。
03
試作品が本番につながらない
認証、データ構造、ログなどを考慮しない試作は、本番時に全面的な作り直しになります。
検証する範囲
技術検証、利用検証、本番化判断を一つに。
モデルの精度だけでなく、利用者が入力できるか、結果を確認できるか、運用費や応答速度が許容範囲かまで確かめます。
01
検証設計
- 仮説と対象ユーザーの整理
- 評価データと合格条件
- 技術・業務リスクの特定
- 検証後の判断基準
02
検証実装
- 主要画面と操作フロー
- AI機能・データ処理
- 運用を見据えた管理・履歴
- 評価結果の記録
03
本番化レポート
- 精度・速度・費用の結果
- 失敗例と改善余地
- 追加要件と技術課題
- 本番開発の範囲案
評価の観点
検証する4つの観点
すべての案件で同じ指標を使うのではなく、業務上の失敗コストと利用方法に応じて評価条件を決めます。
回答・処理品質
正解率だけでなく、見逃しと誤判定のどちらが業務上重要かを分けて評価します。
利用者の操作性
必要な入力を用意できるか、結果を理解し、次の判断へ進めるかを確認します。
例外と人の確認
AIが判断できない場合の表示、差し戻し、修正、履歴の残し方を試します。
速度・費用・拡張性
想定件数での応答時間と利用費、本番化に必要な追加実装を整理します。
進め方
検証前に出口を決め、短い周期で確かめます。
仮説整理
対象課題と検証後の判断を言語化。
評価設計
データ、指標、許容できない失敗を定義。
短期開発
主要な利用フローを動く形に実装。
実データ検証
成功・失敗例と利用者の反応を記録。
判断・計画
継続、修正、中止と本番範囲を整理。
ご相談の前に
ご相談前に確認していただきたいこと
ご支援しやすいご相談
- 検証したい課題や仮説がある
- 検証に使えるサンプルデータを準備できる
- 利用予定者からフィードバックを得られる
事前整理が必要なご相談
- 目的を決めず、とにかくAIを試したい
- 実データを一切確認できない
- 一度の検証で完全な精度を保証してほしい
よくある質問
ご相談時によくいただく質問
PoCの期間や費用はどのように決まりますか？
検証する仮説、画面数、データ整備、外部連携、評価回数によって変わります。初回相談で検証範囲を絞り、見積条件を明示します。
PoCのコードを本番開発に利用できますか？
本番化を想定する場合は、データ構造や主要な技術選定を後工程につなげられるよう設計します。ただし、検証速度を優先した箇所は本番時に補強が必要です。
検証結果が良くなかった場合はどうなりますか？
失敗条件と原因を整理し、データ改善、対象範囲の変更、別方式への切替、中止を判断できる形で報告します。継続を前提にはしません。
開発に着手する前に、
確かめるべきことを整理します。
技術、データ、利用者、本番運用の観点から、判断に必要な検証範囲をご提案します。