売り込みも提案書の押しつけもしません。現状の論点を確認し、判断インフラとして成立するかを一緒に見ます。必要なら構造診断へ進み、設計・実装・継続運用へと段階的に展開します。
現状のAI運用構造を確認し、判断境界・責任分界・証跡・継続運用のどこに設計の空白があるかを特定します。売り込みはしません。この30分で、Discovery Phaseに進む合理性を判断してください。
Output：論点整理と、Discovery要否の即判断
判断範囲・精度指標・データ適合性・リスク・証跡・継続運用を確定します。ISO/IEC 42001を参照した設計基準で整理し、経営がGo/No-Goを判断できる投資判断支援資料として固定します。要件未確定のまま本開発に突入しないための前段です。
Output：判断境界定義 / SLO設計 / リスクレジスター / 証跡設計 / 実装ロードマップ
Discovery Phaseの設計図に基づき、機械学習・深層学習・統計モデルを原理原則から組み立てます。判断境界・RACI・証跡・監視をシステムと文書の両方として実装し、監査・行政説明・金融機関審査に提示できる形で納品します。
Output：実装済みAIシステム / 判断境界実装 / RACI文書 / 証跡ログ設計 / 継続運用仕様
導入後のドリフト監視・再学習判断・停止基準レビューまで含めて、AIを止めずに使い続けられる状態を維持します。担当者交代・監査対応・ベンダー移管にも耐える運用設計を継続アップデートします。
Output：ドリフト監視レポート / 再学習判断ログ / 定期レビュー / 運用手順書アップデート
まず30分で、
設計の空白を特定する。
適用領域は「業界名」よりも、判断の影響度、説明責任、継続運用の重さで定義されることが多いです。 合同会社データリストは、統治、責任分界、証跡、運用を前提にしたAI導入が求められる領域を中心に支援します。
ここで示すのは実績の羅列ではなく、設計思想が適用されやすい領域の輪郭です。 影響の大きい判断ほど、精度だけでなく、責任の所在と説明の仕組みが先に問われる傾向があります。
以下は、判断の影響度と説明責任が前提になりやすい領域の例です。 完全一致が必須という意味ではなく、論点の性質が近い場合に設計アプローチが適用されやすい、という整理です。
信用、リスク、不正、投資判断など、根拠の説明が求められやすい領域。
診断支援や治療方針に近いほど、介入点と責任分界の設計が先に必要になりやすい領域。
停止しにくい運用環境で、判断の連鎖と事後検証が重要になりやすい領域。
需要、品質、価格、在庫が連動し、モデル劣化が損失に直結しやすい領域。
適用可否は、業界名よりも、判断の影響度、説明責任、継続運用の要件で決まることが多いです。 同じ予測でも、経営判断に直結する場合は統治設計が重要になりやすく、現場の参考情報に留まる場合は設計の重点が変わる可能性があります。
業界名が一致しているかより、判断の影響度と説明責任の前提がどこにあるかが重要です。 現状だけ共有してください。責任分界、証跡、評価指標、運用のどこから固めるべきかを整理します。
