概要
測定可能な課題を解決できる場合に限り、既存製品に言語モデルを組み込みます。まず「正しい応答とは何か」「どう検証するか」を定義します。それがなければ、AI 機能は改善もできず、顧客に説明することもできません。
AI 統合
自動化されたワークフローを実装し、人工知能APIを統合します。
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進め方
01
現状把握
提案の前に、既存システムと制約、そして事業目標を整理します。
02
アーキテクチャ設計
構成・データモデル・連携点を設計します。決定は文書化し、場当たりにしません。
03
実装
短いイテレーションで納品。コードレビュー済みで、ステージング環境はいつでも確認できます。
04
テスト・QA
リリースごとに自動テストと性能・セキュリティ検証を実施します。
05
公開と運用
ロールバック計画とともに公開し、その後も監視と改善を継続します。
現状把握公開と運用
ユースケース
社内ドキュメントの横断検索
契約書・規程・問い合わせ履歴に対し、出典を示した回答を返します。
自動分類とルーティング
メール・チケット・申請の振り分け。確信度が低い場合は人に引き継ぎます。
文書からの構造化抽出
請求書・契約書・帳票を、検索できるデータに変換します。
主なメリット
01
リリース前に評価する
テストセットとスコアを用意します。「たまに間違える」ではなく、どの程度の頻度で間違えるかが分かります。
02
リクエストあたりのコストが見える
価格と結果の比でモデルを選び、消費量を他のインフラ資源と同じように監視します。
03
データはお客様のものです
モデル提供者へ送るもの、ローカルに留めるもの、事前に匿名化するものを明確に定めます。
技術スタック
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