AI導入・業務自動化の判断を、技術の根拠から整理します。

対象業務の負担と制約を整理し、現状維持、既存SaaS、n8n、LLM、RAG、個別開発を比較します。条件を満たす候補と、先に確かめることを分けます。

必要な情報

• 業務の流れ・頻度・困りごと
• 既存ツール・データの種類・人の判断点
• 予算、権限、運用担当の制約

進め方

ヒアリングで業務1つに絞り、効果の見込み・実現性・費用・運用負担を同じ軸で比較。根拠が不足する項目は保留します。

成果物の提供案

• 課題・制約と優先順位の整理
• 現状維持を含む選択肢比較
• 条件付き推奨・残るリスク・次の検証

範囲外

全社DX戦略の策定、効果・売上の保証、実装・データ移行はこのレビューの範囲外です。

対応範囲の根拠

根拠：AI導入前の業務ヒアリング・Dify調査、n8n受託開発。RAGなどは公開資料・追加検証に基づく比較で、本番導入実績ではありません。

動く試作を、業務で使える条件に照らして確認します。品質、費用、失敗時の扱い、運用体制から、本番移行・追加検証・見送りの判断材料を整理する提供案です。

必要な情報

• 試作の目的・構成と検証済みの範囲
• 代表的な入力・期待する出力の例
• 品質・費用・運用で許容できる条件

進め方

正常時と失敗時の評価項目を整理し、既存の検証記録と突き合わせます。未検証は未検証のまま残し、担当者と追加検証の順序を決めます。

成果物の提供案

• 評価基準・検証計画
• 確認済み／未検証の一覧
• 本番移行条件・追加検証・見送りの判断材料

範囲外

試作開発、本番移行の実行、精度保証、専門的なML評価・規制適合の認証は含みません。

対応範囲の根拠

根拠：Web開発での品質確認と、自社AI開発の検証・承認の設計。顧客向けLLM/RAGの本番移行を指揮した実績は示していません。

AIに渡す情報と権限、人が確認する場面、連携失敗、費用、担当者の運用負担を点検。直すべき点と、判断を保留する点を整理します。

必要な情報

• 構成図・対象部分の仕様やコード
• 権限・外部送信・ログの扱い
• 費用見積もり・監視と復旧の手順

進め方

合意した範囲の資料・実装を確認し、入力・権限・状態・エラー・検証記録を点検。重大さと理由を添え、修正後に確かめる項目を提示します。

成果物の提供案

• 根拠と優先度を付けた指摘
• 費用・運用上のリスクと前提
• 対応案・未確認事項・再検証項目

範囲外

侵入テスト、法務・監査の認証、修正実装、保守・常時対応は別途合意する範囲です。

対応範囲の根拠

根拠：業務画面・CMS・n8nの開発と引き継ぎ、自身のAI駆動開発の品質基準。セキュリティ認証や専門監査の実績ではありません。