AI プロジェクトの相談に来られるお客様は、最初に大きな目標を口にされることがよくあります。カスタマーサポートを AI に任せたい、契約書をすべて AI で処理したい。目標そのものは間違っていません。それでも、私たちはたいてい、まず範囲を絞ることをおすすめしています。
作業をひとつ選ぶ
よい出発点には、たいてい三つの特徴があります。毎日発生していること、いまは主に人の手でやっていること、うまくできたかどうかをはっきり言えること。たとえば、サポートでよく聞かれる数十の質問、決まった書式の伝票、営業が毎日書いている商談メモなどです。
実際の事例で確かめる
開発に入る前に、お客様と一緒に実際の業務から事例を集め、どんな結果なら正解かを書き出します。その後は、プロンプトを直すたび、モデルを替えるたび、手順を調整するたびに、同じ事例でテストし直します。良くなったのか悪くなったのかは、結果を見ればわかります。感覚に頼る必要はありません。
手応えがあってから広げる
範囲を絞った検証用のプロトタイプなら、たいてい数週間でできあがります。実際の現場でうまく動いたら、ほかの作業やほかの部署へ広げていきます。期待した効果が出なければ、そこで止めても損失は小さく済みます。
リリースのあとも
AI アプリケーションは、リリースして終わりではありません。業務は変わり、モデルは更新され、ユーザーの質問も変わっていきます。リリース後も効果を見守り、新しい事例で定期的にテストと調整を続けます。