#企業導入業種非公開PoC・評価支援

AIの品質・コストを比較し、採用判断を支援

モデル別の回答品質・コスト、画像生成の出力、Web情報収集の適合性を評価。運用条件と評価結果を並べ、採用判断に使う比較資料を作成しました。

BEFORE / AFTER

改善の全体像

掲載許可を得た定性情報のみ掲載

BEFORE

AIを選ぶための比較材料が必要

生成AIを採用する際に、感覚だけではなく品質・コスト・運用条件を比較できる状態に整理することを目的にしました。

AFTER

品質・コスト・条件を並べて評価

モデル別の回答品質・コスト、画像生成の出力、Web情報収集の適合性を評価。運用条件と評価結果を並べ、採用判断に使う比較資料を作成しました。

改善までの流れ

  1. 1

    評価指標を設計

  2. 2

    モデル・出力・適合性を比較

  3. 3

    採用判断の材料を整理

課題の背景

生成AIを採用する際に、感覚だけではなく品質・コスト・運用条件を比較できる状態に整理することを目的にしました。

支援内容・AI活用

モデル別の回答品質・コスト比較、画像生成AIの出力評価、Webクローリングの適合性確認を行いました。評価指標・スコアカードを設計し、不一致パターンの原因を分析して比較資料にまとめました。PoC・評価支援の範囲であり、本番導入後の成果数値は示していません。

成果

  • 回答品質・コスト・運用条件を比較
  • 評価指標・スコアカードと不一致の分析を整理
  • 採用判断に使う比較資料を作成

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