戦略

• 技術や実装方法論の移り変わりに依存しない領域をやる。
• グローバルではなく日本事情にあったものをまずはしっかり作る。

問題の定義

理想像

• AI DX プロジェクトの高い成功率と進捗体制を手に入れている。

現状

• 投資は半年〜1年程度、大小様々に行なっているが確たる成功体験をいまだ得られていない。

解くべき問題は何か。

• 十分な業務ドメイン知識、LLMドメイン知識の双方を元にした企画と進捗評価が出来ていない。
• 具体的には以下の状況があるため、ROI判断や中間評価をもとにした進行に誤りが起きている。 a. 実用性を支配している問題設定（システムに求める能力要素と水準）やKOF（ノックアウトファクター）の設定ができていない。 b. 上記に基づいた構造的な評価軸でのスコアリングができていない。

原因と対策

原因

• 現存する方法論では、適切な（業務/LLMの）ドメイン知識のある人間がプロトタイプに対する評価のスコア化/言語化を行う行為の作業量と必要専門性が高いこと。

対策

• 顧客のPJTに携わっているメンバーの使える時間やスキルで上記の行為が行えるシステムの構築
  • 具体的な内容はnotionの通り

ソリューション

• あらゆるAI DXにおいて、高い解像度での人手評価が簡単に実行・集計できる、能力評価と改善期待値がわかるPJT管理サービス

ファンクションイメージ

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