White Paper — 01
生成AI PoCの
進め方がわかる。
PoCテーマの選び方、MVP設計、技術構成、検証指標、Next Stepの決め方まで。小さく試し、早く判断するための実践ガイド。
wildcard inc.Generative AI · PoC Guide
12章・70PVer. 202605
What You'll Learn
この資料でわかること
01生成AI PoCで検証すべきこと
02失敗しやすいPoCの特徴と回避策
032週間〜1か月で進めるMVP型PoCの流れ
04社内DXへの活用例
05PoC後に本開発へ進むための判断基準
Who It's For
こんな方におすすめ
生成AIを業務に活用したいが、何から始めるべきかわからない
PoCを実施したが、本開発につながらなかった
社内向けAIツールを小さく試したい
AIプロトタイプを短期間で作りたい
生成AI PoCの外注先を探している
Everything We Know About Generative AI PoC.
12章・70ページ・6万文字。
生成AI PoCの実践知を一冊に。
Table of Contents
資料の目次
- —生成AI導入で企業が直面している課題
- —PoCから始めるべき理由
- —「AI時代のMVP」という考え方
- —作る前に確かめる活動
- —通常の開発との違い
- —検証すべき3つの観点
- —目的が「AIを使うこと」になっている
- —評価指標が決まっていない
- —本開発に進む判断基準がない
- —PoCの前に決めるべきこと
- —PoCテーマの選び方
- —小さく始めるためのMVP設計
- —課題整理 / ユースケース設計
- —プロトタイプ開発
- —業務データで検証 / Next Step策定
- —社内ナレッジ検索・FAQ
- —文書作成・要約・チェック
- —非構造データの解析
- —PoC開発にも生成AIをフル活用
- —技術構成は3段階で考える
- —本開発を見据えた設計の注意点
- —精度 / 業務削減時間 / 満足度
- —本開発に進める条件
- —撤退・保留すべき条件
- —メディア領域のAI活用
- —教育・学習支援のプロトタイプ
- —3事例に共通する設計上の特徴
- —PoC支援の考え方
- —5ステップにおける支援範囲
- —相談から開始までの流れ
- —自社で整理すべき情報
- —PoCテーマを選ぶ判断軸
- —まず2週間で検証できること
- —正しく次に進むことが目的
- —失敗コストを下げる
- —生成AI PoCのご相談
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PDF形式 70ページ
全12章、6万文字
現場で培った実践知を凝縮
PoCの進め方を体系的に解説
wildcard inc.