AI の導入がうまくいかないとき、原因はほとんどモデルの側にありません。
どの業務に当てるかが決まっていない、判断の基準が言葉になっていない、
できあがったものを誰が運用するかが決まっていない。
止まるのは、いつも業務の側です。
私たちは 2019 年に、自然言語処理の受託開発から始まりました。
当時は「動くものを作れば喜ばれる」時代でしたが、
数年で「動くだけでは使われない」ことがはっきりしました。
だから私たちは、作る前に評価の基準を決め、
作ったあとに運用の手順まで引き渡すことを、標準の進め方にしています。
デモを増やすのではなく、日々の業務のなかで動き続けるものを残す。
それが私たちの仕事です。