AI本番構築でプロジェクトの成否を分けるのは、人・組織でのアライン状況、開発工程の進め方、そして技術の選定と資産の残し方です。GotoAIは、12〜24週間のAI本番構築プロジェクトにおいて、品質・効率・インパクトの最大化にコミットするアドバイザーとして伴走します（実装そのものはお客様と開発パートナーが担います）。
私たちのアプローチ
AI本番構築を成功に導くには、「人・組織」「工程」「技術」の3つの柱を整え、その中核にある「卓越」を目指す必要があります。
- 人・組織
クライアント、プロジェクトチーム、3rdパーティーが一体となって推進する体制を構築します。 - 工程
ビルド、テスト、移行、運用の各フェーズを通じて、着実にプロジェクトを前進させます。 - 技術
AI、データ、パイプライン、インフラを一貫して設計・構築します。 - 卓越（目指す成果）
品質、効率、インパクトの3軸で、成果の卓越性を追求します。
【体制】
プロジェクトスポンサー、プロジェクトマネジメント、プロジェクトチーム、ステークホルダーそれぞれに対し、GotoAIはアドバイザーとして伴走し、特に「卓越（品質・効率・インパクト）」の実現にフォーカスして支援します。
AIプロジェクトを成功に導く重要成功要因（Key Success Factors）
成功要因1：すべてのAI決定事項はアラインする
AI開発では前例のない判断が多いからこそ、クライアント・ステークホルダーとの認識合わせをより一層丁寧に行います。
アラインが必要になる場面の例
- AIの重要パラメータ・閾値、業務との接点など、詳細な実装は都度関連部署と合意
- 業務理解の深まりや対応範囲の広がりで追加要求が生じる際は、タイム・バジェット・インパクトのバランスをもとに合意
- LLM・AIパッケージの技術更新が当初予想より大きい場合は、設計変更のメリット・デメリットを見極めて判断
アライン方法の例
- チームミーティング
- ワークショップ
- マイクロデモ
- データに基づく検証
- シミュレーション試験
成功要因2：アジャイル開発方式に従う
AI開発では新規要素が多く、アウトプットドリブンのアジャイル型の推進が必要です。
AI開発では手早く検証したい論点
- 仮説に基づいたAI設計・実装は要求を満たせるのか
- LLMの知能レベル、スループットは期待通りなのか
- ユーザーは支障なくUIを通してAIを活用できるのか
- AIと業務フローの接点は設計通り繋がれるのか
アジャイル開発のポイント
- 1〜2週間のスプリントで課題を高頻度で整理、検証、対応
- 課題の優先順位を柔軟に見直し、積極的に開発変更に対応
- アウトプット・ユーザーフィードバックのタイミングを大幅に早めるため、プロトタイプ・MVP・プロダクションの順で開発
- 頻繁にモジュール・システムをリリースし、新しい要素・変更点を最大限に取り込む
成功要因3：AI・データの資産価値を最大化する
個別案件の垣根を越えて横断活用できる技術を採用し、AI・データの価値を全社共通資産として最大化します。
AI開発における資産化の検討対象
- 学習・チューニング済みモデル、プロンプトライブラリー
- AIが取り扱うデータパイプライン、基盤サービス
- AIプロジェクトの成功体験、得た教訓、ベストプラクティス
- AI・データガバナンスポリシー・運用ルール
AI・データの企業資産化取組
- 全社共通基盤への集約、中央で管理するカタログの整備
- オープンなAI標準・インタフェースの採用
- 再利用を前提としたデータ・システム・モジュールの設計
- プロジェクト横断のナレッジ共有、知識基盤の構築