データリストはAIガバナンスの制度設計とモデル実装を分離しません。監査・行政説明・金融機関の審査で問われるのは「動くか」ではなく「説明できるか」です。
判断境界・RACI・証跡・継続運用を、文書とシステムの両方として揃え、組織が責任を持って使い続けられる状態に落とします。
すべての案件はNDA締結後に着手します。初回30分は無料です。
現状のAI運用を棚卸しし、判断境界・責任分界・証跡・継続運用の欠落を可視化します。4週間で「何を作るべきか」を確定し、投資判断ができる状態にします。
4W / 有償構造診断の設計図に基づき、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ます。機械学習・深層学習・統計モデルを原理原則から組み立てるグローバル実装体制で対応し、監査・行政説明の要求形式に合わせて整形した上で、運用可能な形で納品します。
要件による / 有償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・監査対応にも耐える運用設計を継続アップデートします。
知財・BCP・移管可能性の設計方針 → 月次契約 / 有償最初に必要なのは、実装ではなく
「説明できる構造」の確定です。
日本のAI開発で最も多い失敗は、要件が曖昧なまま実装に入ることです。 データリストは本開発の前に構造・責任・リスク・精度指標を確定し、 経営者が安全に投資判断できる状態を作ります。
AIに任せる範囲と人が最終判断する範囲を明確化。 責任の真空を防ぐための設計を行います。
KPIではなく意思決定に耐える精度指標を設計。 法務・監査観点からリスクを事前に可視化します。
誰が、いつ、何を根拠に判断したかを記録する 監査可能なログ構造を定義します。
スコープ・コスト・期間を精緻化。 段階投資モデルで予算膨張リスクを抑制します。
実装前に構造を確定できないAIは、
いずれ止まります。
日本のAI開発で最も多い失敗は、要件が曖昧なまま実装に入ることです。 データリストは本開発の前に構造・責任・リスク・精度指標を確定し、 経営者が安全に投資判断できる状態を作ります。
AIに任せる範囲と人が最終判断する範囲を明確化。 責任の真空を防ぐための設計を行います。
KPIではなく意思決定に耐える精度指標を設計。 法務・監査観点からリスクを事前に可視化します。
誰が、いつ、何を根拠に判断したかを記録する 監査可能なログ構造を定義します。
スコープ・コスト・期間を精緻化。 段階投資モデルで予算膨張リスクを抑制します。
実装前に構造を確定できないAIは、
いずれ止まります。
いきなり本開発に入ると、要件の揺れと説明責任の抜けで、コストも信用も毀損します。 先に「判断境界・責任分界・証跡・継続運用」を確定し、投資判断できる状態を作ります。
監査、取締役会、金融機関、行政への説明で詰まる典型パターンです。 判断の根拠と承認経路が残っていない状態は、事故が起きた瞬間に破綻します。
要件が曖昧、データが不明、精度指標が未定義。 この状態で見積もりを取っても、予算と期間は膨張します。
ドリフト、再学習判断、停止基準、担当交代、ベンダー停止。 これらを想定しないAIは、使い続けられません。
まず30分で現状を確認し、
Discoveryに進む合理性を判断してください。
データリストは「提言の納品」ではなく、投資判断ができる状態を作るDiscoveryと、運用できる形での実装・文書化をセットで提供します。
料金は、初回30分で要件と前提を確認したうえで提示します。曖昧なままの見積もりは出しません。
段階投資でリスクを抑えます。まずDiscoveryで「範囲・精度指標・リスク・運用条件」を確定し、その後に実装へ進みます。設計基準はISO/IEC 42001を参照し、監査・金融機関審査に提示できる構造へ落とし込みます。
Discovery（構造診断）：4週間（延長オプションあり）
30分・無料（NDA締結後に実施）
オンライン・訪問いずれも対応（ヒアリング対象は経営層・現場・ITを想定）
NDA締結後に着手。秘密保持を契約で保証
IP帰属・利用範囲は契約時に明示（案件の性質により異なる）
ISO/IEC 42001参照。リスク整理・証跡・説明可能性を監査対応可能な構造へ落とし込む
ドリフト監視・再学習判断・停止基準の設計まで含め、継続運用に入れる状態を作る
売り込みはしません。現状のAI運用構造を確認し、どこに設計の空白があるかを一緒に見ます。その30分で、Discoveryに進む合理性を判断してください。
初回30分は無料。NDA締結後に実施します。
