Problem
AI导入的3种失败模式
导入后却不被使用
未分析现场的业务流程，以“先试试AI”的方式导入。
AI的回答不可信
因无法了解回答的依据，现场无法用于判断。对AI自信满满地回答与事实相悖的问题（幻觉）缺乏对策。
不知道是否产生了效果
因未测量导入前的业务时间与质量，无法比较是否改善。
Approach
从诊断开始
AI导入中最重要的是判断“在哪里导入”。我们先进行现状分析，确定效果可见的领域后再提出计划。
Step 1
业务访谈
1〜2天
同时对经营层和现场进行访谈。可视化各部门的业务流程、使用工具、课题感。特别锁定“信息检索耗费时间的业务”和“依赖个人的业务”。
Step 2
AI适性诊断
3〜5天
基于访谈结果，评估各业务的AI适性。对效果高、导入门槛低的领域进行优先排序。机密数据的处理要求也在此阶段确认。
Step 3
提交导入计划书
1周
提交涵盖对象业务、推荐工具、导入日程、费用试算、预期效果的计划书。此阶段无需签约。先了解现状是起点。
Before / After
导入前后的差异
在具体业 务中，AI导入前后会发生什么变化。以下是一般组织中常见的案例。
内部文档的检索
BEFORE
手工查找过去的资料和操作手册。确认耗时，有时会引用旧版本。
AFTER
针对提问，生成标明参考源文档和相应段落的回答。因依据可确认，可直接用于业务。
对咨询的回复
BEFORE
负责人每次都要确认规定和手册后回复。回复内容有偏差，说明依据耗时。
AFTER
基于规定文档，自动生成附带参考源的回答。可出示回答依据，经得起问责。
发票数据录入
BEFORE
将 纸质・PDF发票手工录入会计系统。每件5〜10分钟。每月200件约20小时。
AFTER
OCR＋AI自动提取发票数据。会计系统的录入仅需确认。压缩至每月3〜4小时。
Quality & Security
回答的质量与数据的安全性
对质量的承诺
依据可见的AI
AI生成的回答，必定附记参考源的文档名称和相应段落。因回答的依据可确认，我们追求让现场负责人能直接用于业务判断的质量水平。
我们引入从多个角度（准确性、完整性、相关性、一致性）自动评估回答的机制，对未达到标准的回答进行重新生成等，努力保障输出质量。
数据保护
客户数据加密保管并限制访问。处理机密信息时，也可采用将数据留在内部环境下运行AI的配置。
避免对特定供应商的依赖
采用不依赖特定云服务商的设计。能配合现有基础设施环境应对，因此可抑制未来的迁移成本。
Scope & FAQ
支持范围与常见问题
支持的范围
- +业务流程的可视化与课题锁定
- +AI适性高的业务领域的优先排序
- +回答质量的评估标准设计与运用
- +推荐工具的选型与试点导入
- +面向现场的操作培训与手册制作
- +导入后的效果测量与改善建议
不支持的范围
- -不会引导您选择特定供应商的产品
- -不进行法务・税务・劳务的专业判断
- -不会对导入对象外的业务强行提议
- -不会仅凭一次访谈就推进全公司导入
常见问题
Q. AI给出错误回答时，会怎样？
A. 因回答必定附记参考源，负责人可确认依据。此外，我们内置了自动检测不准确回答并重新生成的质量评估机制。
Q. 对让AI读取机密资料感到不安
A. 可采用将数据留在内部环境下运行的配置。可不向外部云发送数据，构建在公司内部完成的AI环境。
Q. 仅诊断就结束也可以吗？
A. 可以。若AI适性诊断的结果显示当前不适合导入AI，我们会如实告知。不会强行提议。
Q. 会推荐特定的AI工具吗？
A. 我们未与任何特定供应商合作。会根据贵公司的业务要求、预算、现有基础设施，客观选型工具。