効果をどう測り、導入判断へつなげるか
AI導入の効果を報告するとき、生成にかかった時間だけを従来の作業時間と比べると、準備や確認の負担が抜けます。判断に使うのは、同じ範囲の仕事にかかった時間、使える品質、運用に必要な負担です。架空の10件を題材に、導入判断のための記録を作ります。
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TOPIC 10
AI活用
AIを、日々の仕事に活かす。
AIの選び方、現場への定着、会話・顧客データの活用、技術と事業への応用をまとめています。
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使われなくなった原因の切り分け
AIを導入したのに使われなくなったとき、追加研修を決める前に、一件の仕事がどこで止まっているかを見ます。ログイン回数だけでは、仕事の機会がなかったのか、材料を準備できなかったのか、修正が重かったのかを区別できません。この記事では、観測と仮説を分けて改善を一つ選ぶ方法を提案します。
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会話を次のアクションや顧客情報に変える
商談の記録を残したのに、次に誰が何をするかが決まっていない。そんな場面では、要約の長さより、発言を「確認できたこと」「意向」「未定」「約束した行動」に分けるところから始めます。この記事では架空の会話を使い、顧客情報の更新候補と次の行動を作る手順を説明します。
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Jevとは？海外・大学の検証から読む精度・料金・LLMとの違い
TypeSafe AIのJevを、海外企業の実測とCMU・東京大学などの研究者による論文から解説。精度、速度、料金、confidenceの意味、日本語での限界を比較し、業務導入の判断基準を整理します。
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Jevで広がる業務自動化｜DEKISUGIKUNとActionaryの価値提供
Jevを会話データや業務判断にどう活かすか。DEKISUGIKUN、AX Consulting、AI Development、PRACTICEの価値提供を、具体的な活用構想と実証設計から解説します。
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