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生成AI

生成AI推進がPoCで終わってしまうことへの解決策:本番運用に乗せる5つの判断軸と手順

はじめに生成AI(LLM)は便利です。プロトタイプもすぐ作れる。だからPoC(概念実証)は回る。でも、多くの会社では、PoCで止まり、先に進めません。大事なのは、PoCをする前に、本番に必要な条件(回す設計)を揃えることです。この記事では、...
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生成AIのコストはどこで増える?見落とされる5つの費用と“上限”の決め方

はじめに生成AIのコストというと、つい「クラウド料金」「API料金」だけを見がちです。ですが、多くの場合、導入が進むにつれて効いてくるのは“周辺の費用・工数”のほうです。ここで誤算が起きると、推進が「想定外の増加」や「運用の混乱」で止まりや...
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なぜ生成AIは社内で禁止されるのか:禁止を増やさず運用に落とす分類フレーム

はじめに生成AIの社内利用って、最初はわりと自由に始まるのに、しばらくすると急に「禁止」が増えがちです。この“禁止ラッシュ”は、多くの場合 リスク回避の姿勢が強いからというより、もっと構造的な理由で起きます。境界が曖昧:何を入力してよくて、...
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生成AIの費用対効果についての説明方法

はじめに昨年、生成AIを社内で試し始めた。現場の感触は非常に良い。しかし、来年度の予算を考える時期で急に詰まる。「ROI(投資対効果)」をどうやって説明したらよいわからないからです。この記事では、簡単なフレームワークで、ROI(投資対効果)...
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