AIコンサルティングの機能を支援工程で捉える
AIコンサルティングは、画面上の機能を操作するソフトウェアとは異なり、専門家が企画から定着までを支援する外部サービスです。そのため機能は、どの工程で何を任せられるかで比べると、依頼先ごとの違いを判断しやすくなります。
- ■構想策定
- AI活用のテーマと課題を洗い出し、優先順位を決める支援
- ■PoC
- 小規模な実証実験で、効果と実現性を確かめる支援
- ■データ整備
- 学習や分析に使うデータの収集、整理、前処理を進める支援
- ■モデル構築
- AIモデルの開発と、精度改善を繰り返す支援
- ■活用定着
- 生成AIの社内活用ルールづくりや、人材育成を行う支援
外部支援サービスとして位置づける
AIコンサルティングは、AI活用の課題整理から実証実験、開発、社内への定着までを外部の専門家が支援するサービスです。提供形態は、助言が中心のものから、開発まで担うものまでさまざまです。
このため、機能の有無を一覧にして比べるだけでは違いが見えにくくなります。依頼したい工程を先に決め、その工程でどこまで担当してもらえるかを確認しましょう。助言だけで終わるのか、実装まで担うのかは、見積もりの前に確認しておきたい点です。
支援工程ごとに機能を分けて見る
機能は、構想策定、PoC、データ整備、モデル構築、活用定着の順に並べると整理できます。前の工程で得た成果が次の工程の前提となるため、順序を意識して依頼範囲を決めることが大切です。
全工程を一社にまとめて任せる方法もあれば、工程ごとに依頼先を分けて進める方法もあります。社内にデータ基盤や開発の担当者がいる場合は、構想策定だけを依頼する選択肢もあります。自社の体制や予算、社内で確保できる人員とあわせて、任せる範囲を判断しましょう。
社内で担う範囲と依頼する範囲を分ける
外部に依頼しても、業務の課題を最もよく知っているのは自社の担当者です。現場へのヒアリング、データの提供、結果の評価は、自社が関わる場面となります。この関わりが薄いと、提案が実情からずれる場合があります。
依頼先に任せきりにすると、導入後に自社で運用できなくなる場合もあります。自社で担う作業と依頼先が担う作業を一覧にして、担当を分けておきましょう。支援が終わったあとに、自社だけで運用できるかも確認しておくと安心です。
構想策定と課題の洗い出しを支援する工程
構想策定は、AI活用の方向性を決める最初の工程です。何のために使うのかが曖昧なまま進めると、あとの工程で手戻りが生じる場合があります。支援の中身を、洗い出し、優先順位づけ、計画づくりの順に確認しましょう。
活用テーマと課題を洗い出す
洗い出しの支援では、業務の流れを聞き取り、AIで改善できそうな作業を一覧にします。問い合わせ対応、需要の予測、書類の確認など、候補は業務ごとに異なります。部門をまたいで聞き取りを行い、現場の困りごとまで拾い上げる支援もあります。
一方で、AIに向かない課題が含まれる場合もあります。ルールの変更で解決できる課題や、必要なデータがそろわない課題は、対象から外す判断も必要です。AIありきで進めず、AI以外の手段も含めて比べてもらえるかを、依頼前に確認しましょう。
優先順位と費用対効果を見立てる
候補が複数ある場合は、期待できる効果の大きさ、実現の難しさ、必要なデータの有無などで優先順位をつけます。効果の試算では、削減できる作業時間や、期待される改善の幅を見積もる形が中心です。あわせて、開発や運用にかかる費用も算出します。
見積もりの前提が示されているかが、確認したい点です。前提となるデータの量や試算の根拠を説明してもらえると、社内の稟議でも使えます。効果が確実に出るとは限らないため、幅を持たせた試算になっているかも見ておきましょう。
ロードマップを策定する
ロードマップは、実証実験から本番運用までの段階と、各段階の期間、体制、費用の目安を示した計画です。構想が社内で共有されやすくなり、予算を確保するときの説明資料としても役立ちます。経営層への報告にも使えるため、図や表で示してもらえるかも見ておきましょう。
計画は、状況に応じて見直す前提で作ることが大切です。実証実験の結果によっては、方針を変える場合があります。見直しの条件や、継続か中止かを判断する基準をあらかじめ決めておけるかを、依頼先に確認しましょう。
PoCとデータ整備を進める機能
PoCとは、本格導入の前に、小さな範囲でAIの効果と実現性を確かめる実証実験です。結果は学習に使うデータの質に左右されるため、PoCとデータ整備は、あわせて支援内容を確認します。設計、評価、データの前処理、情報の扱いの順に見ていきましょう。
PoCの設計と評価を支援する
PoCの設計では、検証する仮説、対象とする業務、期間、成功とみなす基準を決めます。基準を事前に決めておくと、実験後に本格導入へ進むかどうかを判断しやすくなります。基準があいまいなままだと、結果の受け止め方が関係者で分かれる場合があります。
支援を受ける際は、結果が思わしくなかった場合の扱いも確認しましょう。原因を分析して次の手を示すところまで含むのか、報告のみなのかで、依頼の価値は変わります。本番運用に必要な条件まで整理してもらえるかも、大切な確認点です。
学習データの整備と前処理を進める
AIの精度は、学習に使うデータの質に左右されます。整備の支援では、必要なデータの洗い出し、表記ゆれの統一、欠損値の補完、正解ラベルの付与といった前処理を進めます。
現場にデータが蓄積されていない場合は、集め方の設計から始める形となります。自社のシステムのどこに、どの形式でデータが保存されているかを事前に調べておくと、進行が早まります。データの抽出作業を誰が担うか、抽出に何日ほどかかるかも、あらかじめ決めておきましょう。
個人情報や機密情報の扱いを整理する
学習やPoCに顧客情報や社内の機密情報を使う場合は、取り扱いのルールが欠かせません。個人情報保護委員会は、生成AIサービスへ個人情報を入力する際、利用目的の達成に必要な範囲内かを確認するよう注意喚起しています。
外部の依頼先にデータを渡す場合も、委託先の管理が必要です。データの保管場所、持ち出しの可否、作業後の削除について、契約書や覚書で取り決めましょう。匿名化の処理を依頼前に自社で行えるかも、検討したい点です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でAIコンサルティングの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
モデル構築・生成AI活用・人材育成の支援内容
PoCのあとは、AIモデルの構築と精度の改善、生成AIの社内活用、人材の育成へと進みます。ここでは、本番運用を見据えて確認しておきたい三つの機能を、支援の内容ごとに見ていきます。依頼先によって、対応できる範囲に差があります。
AIモデルの構築と精度改善を行う
モデル構築の支援では、目的にあう手法を選び、学習と評価を繰り返して精度を高めます。既存のAIサービスを組み合わせる方法もあれば、独自に開発する方法もあります。どちらを選ぶかで、費用や期間、運用の負担が変わります。
精度は一度上がっても、業務やデータの変化で下がる場合があります。導入後の精度の確認や、再学習の仕組みまで支援に含まれるかを確認しましょう。精度の目標値と、その測り方を契約前にそろえておくと、認識のずれを防げます。
生成AIの社内活用を支援する
生成AIの社内活用では、利用ルールの策定、利用できる業務の選定、プロンプトの作り方の指導などを支援します。まず、入力してよい情報の範囲を決めることが必要です。社内の機密や顧客の情報を入力しないといった線引きを、利用者に周知します。
著作権については、文化庁が「AIと著作権に関する考え方について」で、AIの学習と、生成物の利用の段階に分けて整理しています。生成物を社外へ公開する場合は、他者の著作物に似ていないかを確認する手順も、あらかじめ決めておきましょう。
社内人材の育成と研修を行う
人材育成の支援には、AIの基礎を学ぶ研修、業務への適用を考えるワークショップ、運用担当者向けの実務指導があります。対象者の職種や経験に応じて、内容が変わります。経営層向け、現場向け、情報システム部門向けと分けて設計する場合もあります。
研修は受けて終わりでは定着しにくいため、受講後に実務で使う機会を設けることが大切です。内製化を目指す場合は、依頼先が持つ知見を自社に引き継ぐ仕組みを確認しましょう。研修の資料を自社で再利用できるかも、あわせて聞いておきたい点です。
AIコンサルティングの機能を見極める確認項目
機能の名称が同じでも、実際に担当する範囲は依頼先によって異なります。契約前に、支援の範囲、成果物の扱い、データの取り扱い、体制の四つを表のように整理して確認しましょう。確認結果は書面に残しておくと、後から見返せます。
| 確認項目 | 確認する内容 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 支援範囲 | 助言のみか、開発や運用まで含むか | どの工程を誰が担うか |
| 成果物 | 報告書、モデル、プログラムなど | 権利の帰属と再利用の可否 |
| データの扱い | 保管場所、持ち出し、削除 | 契約書への明記 |
| 体制 | 担当者の人数と役割 | 窓口と連絡の頻度 |
成果物と権利の扱いを契約で確認する
委託契約では、報告書、学習済みモデル、プログラムなどの成果物について、権利の帰属と利用範囲の取り決めが欠かせません。経済産業省は、AIの利用や開発に関する契約チェックリストを公開しています。契約書を確認するときの手がかりとして役立ちます。
このチェックリストは、入力するデータと出力される成果物の双方について、契約上の留意点を整理しています。学習済みモデルを他社が使えないか、自社のデータが再学習に使われないかを、依頼前に確認しましょう。
AI事業者ガイドラインで役割を整理する
経済産業省と総務省が公表したAI事業者ガイドラインは、AI開発者、AI提供者、AI利用者の三つの主体ごとに、取り組むべき事項を示しています。事業活動でAIに関わる主体を、役割で分けて整理した指針です。
AIコンサルティングを依頼する自社は、AI利用者に当たる場合があります。依頼先がどの主体として責任を負い、自社が何を担うのかを、ガイドラインを参考に整理しておきましょう。役割があいまいだと、問題が起きたときの対応が遅れる場合があります。
問い合わせ時に聞く質問をそろえる
複数の依頼先を比べる際は、同じ質問を各社に投げかけると違いが見えます。支援できる工程、過去に扱ったデータの種類、体制、契約の形態などを、事前に一覧にしておきましょう。質問を統一すると、回答の差を、そのまま比較の材料にできます。
回答は口頭だけで終わらせず、提案書や見積書で書面として残してもらうことが大切です。担当者が変わった場合の引き継ぎや、支援期間が終わったあとの相談窓口についても、あわせて確認しておくと安心です。契約の更新条件や、途中で解約する場合の扱いも聞いておきましょう。
機能の幅で選ぶAI導入支援サービス
構想策定から開発、内製化までの機能の違いに着目して、依頼先の候補となるサービスを取り上げます。支援の範囲を比べる際の例として参考にしてください。
pluszeroのAI開発
- AI開発だけでなく、上流から下流までワンストップで対応可能
- 企業規模・分野を問わず、様々な事業課題の相談が可能
- 自然言語処理に注力し、研究開発を通して技術の進展を牽引
株式会社pluszeroが提供する「pluszeroのAI開発」は、課題発見からAI開発、保守までをワンストップで提供するアウトソーシングサービスです。専任のタスクフォースを組成し、社内の情報システム部門と同じような感覚で利用できるとされています。データ分析・モデリングとAIソリューションの開発・実装に対応する点が、機能面の特徴です。企業規模を問わず依頼できるとされており、対応できる範囲や費用の考え方は個別に確認しましょう。
Microsoft 365 Copilot
- ワークショップ/PoC/アセスメント/サポート/カスタマイズの5Plan
- 何から利活用を始めていいかわからない方に向けた体験とサービス
- Microsoft 365 Copilotトータルソリューションパートナー 認定
株式会社ピーエスシーが提供する「Microsoft365 Copilot」は、Copilotの活用を支援するサービスで、ワークショップ、PoC、アセスメント、サポートなどの5つのプランが用意されています。何から利活用を始めればよいか分からない企業に向けた体験を取り入れた内容です。AI導入戦略の策定、AIソリューションの開発・実装、AIガバナンス・倫理指針の策定に対応する機能が示されています。プランごとの支援の範囲は、資料で確かめられます。
AIDX顧問
- AI・DXのプロがヒアリングから構築、内製化まで一気通貫で支援
- AIを活用した理想の社内体制を構築し、貴社の資産を増やせる
- 貴社の業務・環境に応じた最新AIの活用方法を月1でアドバイス
株式会社LOGが提供する「AIDX顧問」は、AI・DXの専門家がヒアリングから構築、内製化まで一気通貫で支援するAI顧問サービスです。月1回のアドバイスで、業務や環境に応じた最新のAIの活用方法を提案します。データ分析・モデリング、AIソリューションの開発・実装、AI導入戦略の策定、リスク管理、AIガバナンス・倫理指針の策定と、対応する機能が示されています。提供エリアは全国で、企業規模を問わず対応する点も特徴です。
AI導入支援サービス （deep consulting株式会社）
- AIエンジニアとデータサイエンティストが最先端技術を提供
- PoCのみなどスポット的なコンサルティングにも対応
- 自社でAI開発できる体制づくりを支援
Liaro生成AI導入支援サービス （株式会社Liaro）
- 商品・業務特性にあった、貴社にカスタマイズした生成AIを開発
- 医薬品、アパレル、食品、不動産など幅広い分野での成功事例あり
- 本稼働後もサポート！AIモデルの精度やUXを継続的改善
AIコンサルティングに関するよくある質問
AIコンサルティングの機能についてよくある質問と回答をまとめました。
- ■Q1：AIコンサルティングの機能は、どの工程から依頼するのがよいですか？
- A：課題が整理されていない場合は構想策定から、候補が決まっている場合はPoCから依頼する方法があります。自社の進み具合とデータの状態を伝え、どの工程が必要かを相談して決めましょう。
- ■Q2：助言だけの支援と、開発まで担う支援はどう見分けますか？
- A：提案書や見積書で、成果物が報告書のみなのか、プログラムや学習済みモデルまで含むのかを確認します。実装後の保守が範囲に入るかも、あわせて聞いておきましょう。
- ■Q3：生成AIの社内活用支援では、どのような内容を依頼できますか？
- A：利用ルールの策定、入力してよい情報の範囲の整理、利用する業務の選定、プロンプトの作り方の指導などがあります。支援の範囲は依頼先によって異なるため、依頼前に確認しましょう。
- ■Q4：研修や人材育成の機能は、内製化にどう役立ちますか？
- A：基礎研修や実務指導を通じて、自社の担当者が運用に必要な知識を身につけられる場合があります。研修の資料を自社で再利用できるかや、支援後の相談窓口の有無も確認しましょう。
まとめ
AIコンサルティングの機能は、構想策定、PoC、データ整備、モデル構築、生成AIの社内活用、人材育成といった支援工程で整理できます。名称が同じでも担当する範囲は異なるため、成果物の権利やデータの扱いを契約前に確認することが大切です。自社に必要な機能を見きわめるため、複数の依頼先の資料を請求して比較してみてください。
