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AI導入の現場から

AI導入・データ基盤・品質保証の実務知見を発信します

Looker Studioで作るAI分析ダッシュボード ― 経営層に伝わる可視化設計

AIシステムのKPIと業務効果を経営層に伝えるためのLooker Studio活用術。データソース設計からダッシュボードレイアウトまで解説します。

GitHub ActionsによるMLモデルの自動品質チェック。精度劣化の検知からデプロイ承認まで、AIシステムのCI/CDパイプライン設計を解説します。

ハルシネーションや品質劣化に対応するLLMサービスのQA設計。4軸評価フレームワークと自動テストの実装方法を解説します。

AI開発環境をコードで管理するIaCの実践。TerraformによるAWS/GCPのML実行環境の自動構築手順とベストプラクティスを解説します。

AIシステムを本番稼働させるために不可欠なデータ基盤の設計原則と、BigQueryを中心としたGCPアーキテクチャの実装例を解説します。

AIベンダーやコンサルタントを選定する際に、発注側が確認すべき評価基準と失敗しない選び方を解説します。

AI導入の投資判断に必要なROI算出の考え方と、経営層を説得するためのフレームワークを紹介します。

AI導入を成功させるために不可欠なPMOの役割と、技術チームと経営層の間をつなぐコミュニケーション設計を解説します。

大企業だけのものではないAI活用。中小企業が低コストでAI導入を始めるための現実的なステップを解説します。

多くの企業がAI導入のPoCで挫折する原因と、本番稼働まで到達するための実践的アプローチを解説します。