対象
生成AIの機能は、デモは簡単でも本番品質は別物です。間違えられない判定・チェック系の機能ほど、出荷前の精度検証が成否を分けます。
提供の型
想定ケースを類型網羅した“正解データ”を作ります。ここが品質の土台です。
全ケースの出力を一覧化し、誤りのパターンを潰します。
法務等の専門家のチェックを反映し、判定基準を固めます。
精度の実測値で、本実装に進むかを判断材料つきでご報告します。
精度が出なければ「進めない」判断まで含めて納品物です。
事例
契約関連の法令チェックAI機能のフィージビリティPoCを、法務領域のSaaS企業で実施。想定ケースを類型網羅した約100件の評価セットを設計し、弁護士監修のループで判定基準を固め、全件の出力レビューからGo/No-Go判断まで——固定価格・5週以内で納品しました。
※ 社名は秘密保持契約のため非公開。公開許可が得られ次第、実名で掲載します。
組込後
組込後は、ライセンス（月額）として機能を提供し続けます。モデルの更新・精度の継続評価・判定基準のメンテナンスまで含むため、「載せたあと劣化していくAI機能」になりません。
監査・説明責任が要る領域は、評価レポート・監査エビデンスの整備までセットで。秘密保持契約（NDA）を締結のうえ、お預かりするデータはAIの学習に使われない環境で処理します。
担当
提案する人と、作る人が、同じ。だから要件が途中で落ちず、提案の熱が、そのまま“動くもの”になります。
村山 悠太
ゴムマリ株式会社 代表取締役
精度の責任まで、要件を聞いた本人が持ちます。評価セットの設計も、専門家監修のループも、Go／No-Go判定も——間に伝言を挟まず、提案した本人が手を動かす。
ほかのサービス
FAQ
Go/No-Goの判定までがPoCの納品物です。No-Goの場合は「何が足りないか（データ・定義・前処理）」を添えて、根拠データつきで止める判断をお渡しします。出ない精度を出るように見せることはせず、検証しないまま本実装へ進めることもありません。
可能です。専門家の監修をPoCのプロセスに組み込み、判定基準そのものを専門家と固めます。法務領域のSaaSでの実績があります（社名は秘密保持のため非公開）。
窓口と責任は代表に一本化——提案した本人が成果まで責任を持ちます（要件から運用まで、理解が切れない体制）。実務はAIエージェントの編成が回すため、分業の伝言ゲームがなく、規模にも依存しません。この編成は自社の業務で毎日動かしているものです。納品物と運用手順はすべて文書化し、属人化を防ぎます。
秘密保持契約（NDA）を締結のうえ、お預かりしたデータはAIの学習に使われない環境で処理します。接続先の許可リスト・操作ログなど、稟議・監査に必要な整備もセットで対応します。詳細は情報セキュリティ基本方針をご覧ください。
