STEP 1
リスクを棚卸し
入力データ、権限、ログ、外部送信、誤回答、監査要件を整理します。
AI GOVERNANCE / LLMOPS
生成AI活用を安全に運用できる状態へ整える
LLMアプリ、AIエージェント、社内チャットボットの品質評価、ログ管理、プロンプト管理、権限、情報漏えい対策を設計します。
30 MINUTES
30分でここまで整理します
現状の課題と優先順位
費用・期間・体制の初期見立て
次に確認すべき論点
LLM品質評価とログ設計
情報漏えい・権限管理の整理
コストとモデル選定の運用化
PROBLEM
PoCから本番運用までの品質、監査、コストを管理する
生成AIのPoCが本番運用に進まない
回答品質や失敗パターンを継続的に評価できない
プロンプト、ログ、権限、機密情報の管理が曖昧
モデル変更やAPI費用の判断基準がない
PROCESS
最初に整理する3つの論点
STEP 2
評価基盤を作る
テストデータ、評価指標、ログ、トレース、レビューの運用を設計します。
STEP 3
本番運用へ接続
モデル選定、コスト監視、改善サイクル、障害時対応を決めます。
OUTPUT
打ち合わせ後に残るもの
OUTPUT 1
論点整理メモ
検討背景、対象業務、制約条件、未確認事項を初回相談後に整理します。
OUTPUT 2
次アクション案
診断、要件定義、概算見積、資料確認など、次に進む選択肢を明確にします。
BEFORE CONTACT
分からないままで大丈夫なこと
すべて埋まっていなくても問題ありません。不明点がそのまま初回の整理テーマになります。
要件が固まっていない
予算や時期が未定
既存資料が揃っていない
FAQ
よくある質問
Q. LangSmithやLangfuseの導入もできますか？
A. 可能です。既存アプリの構成に合わせて、評価、トレース、ログ保管を設計します。
Q. AI利用ルールの整備も対象ですか？
A. 対象です。利用範囲、禁止事項、承認フロー、監査ログの考え方を整理できます。
Q. API費用の見直しもできますか？
A. できます。モデル、キャッシュ、プロンプト、利用量、評価品質を見ながら改善案を出します。