生成AIは自社データベースとの連携で真価を発揮します

  • ChatGPTやBingAIのような生成AI(LLM)は、社員一人一人がプロンプトエンジニアリングなどの技術を習得しユースケースを理解することで、各人の業務を大きく効率化することができる
  • しかし、組織として生成AIを活用しより大きな成果を得るためには、自社に蓄積された様々なデータベースを生成AIと連携させたアプリケーションを開発し、業務フローに組み込むことが必要不可欠

NishikaのBuild-in 生成AIとは

生成AIを自社のビジネスで適切かつ効果的に活用するために必要とされる一連のプロセスをNishikaが伴走支援する総合支援型のサービスです。
活用法の検討と具体化のコンサルテーションサービスと、独自データを活用したアプリケーションの開発と実装までのインプリメンテーションサービスを融合しています。
これまで生成AI活用やAI開発において、企画から実装まで豊富な支援実績を持つNishikaだからこそ提供できる独自サービスです。

コンサルティング

生成AIの具体的な活用方法の検討

インプリメンテーション

生成AIアプリの開発・実装・運用

生成AIの活用を3Stepに分けて支援

01

生成AI研修を通じた適切な理解促進

  • ChatGPTをはじめとする生成AIについて、概要や情報セキュリティ対策、プロンプトエンジニアリングの基本など、生成AIを適切に活用するための研修を実施
  • Nishikaがこれまでに実装してきた生成AIの具体的な活用方法も含めて、豊富なユースケースの紹介を通じて具体的な活用方法をイメージアップ
02

自社業務における生成AI活用具体案の検討

  • 生成AI活用を検討するための独自フレームワーク"GVAシート"を用い、自社の業務における具体的な生成AIの活用方法についてワークショップを通じて検討
  • 豊富な生成AI活用実績を持つNishikaのデータサイエンティストが伴走型でご支援
03

生成AIと自社DBを連携させたアプリケーションの開発・実装

  • 生成AIの価値を最大化するために、自社がこれまでに蓄積してきたさまざまなデータベースと生成AIを連携させたアプリケーションを開発
  • アプリケーションを標準ワークフローに組み込むことにより、組織全体における生成AI活用を強力に推進

標準的な支援フロー

クライアントの現状を診断し、各社の状況やニーズに合わせて適切な進め方をご提案いたします。また、研修やワークショップなど社員の教育からのご支援だけではなく、生成AIと自社DBを連携させたアプリケーションの開発から始めるなど柔軟なご支援が可能です。

AI診断

  • 貴社の現状の生成AIの活用状況や今後の目標、社内/経営層の温度感などをヒアリングし生成AI活用の状況と目指すべきゴールを把握

提案

  • 現状とゴールを勘案し、生成AI導入までの進め方(タスク、スケジュール、アウトプット等)についてご提案

生成AI研修

  • 生成AIについて社内で適切な利用を促進させるために、土台となる知識を学ぶ講義を実施
  • 生成AIの原理・概要、情報セキュリティなどの注意点、プロンプトエンジニアリング、ユースケースなどについて演習も含めて学ぶ

具体案検討/ワークショップ

  • 学んだ内容をもとに、自分達の業務において具体的にどのように生成AIを活用できるかについてNishika独自のフレームワーク“GVAシート”によるアイデアジェネレーションを行う
  • ワークショップはグループワーク形式で、半日〜1ヶ月程度で行い、Nishikaのコンサルタント/データサイエンティストが伴走支援する

実践

  • ワークショップの中では、アイデアを実際にプロンプトを用いて検証する実践形式のワークを行う
  • 実業務での運用を想定して、実データを入力しながらプロンプトの最適化を行う

アプリ化検討

  • 学習・検討フェーズを経て有望と判断されたアイデアについては、業務活用に向けて業務分析、要件定義、必要データの確認を実施し、アプリケーション導入までの全体像を描く

データ整備

  • 社内データベースから必要なデータを抽出し、生成AIと連携させるために必要な前処理などを行う

アプリ開発

  • 自社データと生成AIをAPIで連携させたアプリケーションを開発する
  • プロンプトの最適化、検索機能の実装などを行う

実装・運用

  • 業務プロセスで実運用するために必要な自社DBとの連携などを実施
  • アプリケーションを実装し保守・運用を行う

提案

  • 現状とゴールを勘案し、生成AI導入までの進め方(タスク、スケジュール、アウトプット等)についてご提案

AI診断

  • 貴社の現状の生成AIの活用状況や今後の目標、社内/経営層の温度感などをヒアリングし生成AI活用の状況と目指すべきゴールを把握

生成AI研修

  • 生成AIについて社内で適切な利用を促進させるために、土台となる知識を学ぶ講義を実施
  • 生成AIの原理・概要、情報セキュリティなどの注意点、プロンプトエンジニアリング、ユースケースなどについて演習も含めて学ぶ

具体案検討
ワークショップ

  • 学んだ内容をもとに、自身の業務において具体的に生成AIを活用できる方法について、Nishika独自のフレームワーク“GVAシート”によるアイデアジェネレーションを行う
  • ワークショップはグループ形式で、半日〜1ヶ月程度で行い、Nishikaのコンサルタント/データサイエンティストが伴走支援する

実践

  • ワークショップは、実際にプロンプトを用いてアイデア検証する実践形式のワーク
  • 実業務での運用を想定して、実データを入力しながらプロンプトの最適化を行う

アプリ化検討

  • 学習・検討フェーズを経て有望と判断されたアイデアについては、業務活用に向けて業務分析、要件定義、必要データの確認を実施し、導入までの全体像を描く

データ整備

  • 社内データベースから必要なデータを抽出し、生成AIと連携させるために必要な前処理などを行う

アプリ開発

  • 自社データと生成AIをAPIで連携させたアプリケーションを開発する
  • プロンプトの最適化、機能実装などを行う

実装・運用

  • 業務プロセスで実運用するために必要な自社DBとの連携などを実施
  • アプリケーションを実装し保守・運用を行う

AI診断

  • 貴社の現状の生成AIの活用状況や今後の目標、社内/経営層の温度感などをヒアリングし生成AI活用の状況と目指すべきゴールを把握

提案

  • 現状とゴールを勘案し、生成AI導入までの進め方(タスク、スケジュール、アウトプット等)についてご提案

生成AI研修

  • 生成AIについて社内で適切な利用を促進させるために、土台となる知識を学ぶ講義を実施
  • 生成AIの原理・概要、情報セキュリティなどの注意点、プロンプトエンジニアリング、ユースケースなどについて演習も含めて学ぶ

具体案検討/ワークショップ

  • 学んだ内容をもとに、自分達の業務において具体的にどのように生成AIを活用できるかについてNishika独自のフレームワーク“GVAシート”によるアイデアジェネレーションを行う
  • ワークショップはグループワーク形式で、半日〜1ヶ月程度で行い、Nishikaのコンサルタント/データサイエンティストが伴走支援する

実践

  • ワークショップの中では、アイデアを実際にプロンプトを用いて検証する実践形式のワークを行う
  • 実業務での運用を想定して、実データを入力しながらプロンプトの最適化を行う

アプリ化検討

  • 学習・検討フェーズを経て有望と判断されたアイデアについては、業務活用に向けて業務分析、要件定義、必要データの確認を実施し、アプリケーション導入までの全体像を描く

データ整備

  • 社内データベースから必要なデータを抽出し、生成AIと連携させるために必要な前処理などを行う

アプリ開発

  • 自社データと生成AIをAPIで連携させたアプリケーションを開発する
  • プロンプトの最適化、検索機能の実装などを行う

実装・運用

  • 業務プロセスで実運用するために必要な自社DBとの連携などを実施
  • アプリケーションを実装し保守・運用を行う

豊富なDX支援実績を持つコンサルタント/データサイエンティスト

山下達朗|代表取締役 CEO

野村総合研究所に入社後、経営計画の立案や組織改革など100件超のコンサルティングプロジェクトを経験2019年に同社を退職し、Nishikaを創業。以降、AI開発プロジェクトを支援東京理科大学大学院、ニューヨーク大学 MBA 修了。

松田 裕之|代表取締役 CTO

野村総合研究所に入社後、主に海外進出支援等に従事。日本アイ・ビー・エムに入社後はデータサイエンティストとして人工知能Watson・機械学習技術を活用するシステムの技術検証を主導。2019年に同社を退職し、Nishikaを創業。東京大学および大学院、筑波大学大学院修士課程修了。Kaggle Expert。

髙山 雄貴|データサイエンティスト

早稲田大学卒業後、大手システムインテグレーターにてサーバー運用やアプリケーション開発に従事。大手外資系ベンダーにて、主にデータベースの設計、運用に従事する傍ら、データ利活用案件にも参画Nishikaに参画後はデータサイエンティストとして生成AI活用を含むAI開発プロジェクトに従事。Kaggle Expert。

渡辺光太朗|データサイエンティスト

中央大学卒業後、大手製造業の情報システム部にて、販売システムの刷新などに従事。その後、データサイエンス関連企業にてSNSデータの解析、アプリケーションや機械学習モデルの開発に従事。Nishika参画後はデータサイエンティストとして、データ分析業務やAI開発プロジェクトに従事。Kaggle Master。

生成AIを活用した開発事例

問合せの応対データを活用した高度な問合せ対応AI

自社で蓄積してきた問合せ対応データを活用し、生成AIにより自動で問合せ対応を実現するアプリケーションを開発。GPT4を「質問と無関係な内容の除去」「複数趣旨がある場合の 質問分割」に活用することで、類似検索AIと併用し高度な問い 合わせ対応を実現。

会議録から目的に応じて要約を生成

議事録アプリにて、ChatGPTを活用した要約機能を搭載。ただの要約機能ではなく、会議録に特化し、会議にかかわる方にパーソナライズした要約機能であり、独自のチューニングを施しました。

薬機法・景表法抵触リスクチェッカー

ChatGPTをはじめとするLLMでは、Few-shot learningという少数の学習データを与えることで、オリジナルでは解決できなかったタスクを解決する手法があります。これを活用し、化粧品などの製品の使用体験談に関する広告表現の中で、薬機法・景表法に抵触する表現(効果効能を謳う表現など)を自動で検出する生成AIアプリを開発いたしました。

チャットツールからFAQを自動生成

生成AIによりチャットツール上の社内のチャット履歴を解析し、特定のプロダクトに関する質問と回答のペアを自動的に抽出し、組織化されたFAQを生成するサービスを開発しました。商品やサービスについて、類似・重複質問に対する担当者間での質問・回答に要する時間の効率化を実現。伝統的な複数の自然言語処理を組み合わせる手法とは異なり、生成AIを活用し一連のプロセスをシームレスに実行します。