私たちの使命
AIを使える状態を、測って分かるほど良い仕事に変えられるよう、責任者を明確にし、実際のリスクに見合った管理とともにチームを支援します。
ModelFoldについて
取り組む価値のあるAI業務を選び、責任の所在を見失わずに運用できるよう組織を支援します。
AIの記事の多くは、モデルに何ができるかで終わります。本サイトはその先の難しいところから始めます。組み込む先の業務、信頼しなければならない人たち、そして本番稼働後も説明責任を保つための管理です。
- 独立系。商業的な関係は明示します
- 傍観者ではなく、現場を動かす人のための記事
- 各記事で重要な情報源を明示
私たちが大切にすること
3つの約束が、公開するすべての記事の土台です。
提供する情報
業務AIの計画と運用に役立つブリーフ、実務ガイド、意思決定フレームワーク、評価手法をお届けします。商業的な導線は明示しており、記事の結論に影響することはありません。
私たちのアプローチ
モデルの発表ではなく、実際の業務や意思決定から出発します。引き継ぎ、例外、コストを洗い出し、定着、監視、終了までを追います。
ModelFold 編集デスク
AIが企業の現場に実際どう根づくのかを取材しています。出典を明示した情報源から出発し、取材で分かった事実と私たちの見解を区別したうえで、文書化された編集管理のもとで調査と草稿にAIを活用しています。個々の専門家による確認に代わるものではありません。
- 意思決定権と学習ループで設計するAI運用モデルAI運用モデルを組織図ではなく意思決定権の設計として捉え、全社標準、投資、実装、リスク受容、本番運用、再利用の責任を割り当てる方法と、中央集権・連邦型・ハブ＆スポークの使い分け、パイロットの証拠を資金配分や戦略更新へつなぐ実践的な学習ループを示します。
- AIユースケースを提案する前に、実際の仕事をどう観察するかAIユースケースを提案する前に、直近案件の聞き取り、現場観察、成果物、短期日誌、業務記録を組み合わせ、申告された不満を再発する制約と切り分け、反証と不確実性を残したままAI、ルール、業務変更、追加調査、中止のどれを試すべきか判断する方法を解説する。
- 受領から保存まで、運用できるインテリジェント文書処理パイプラインの設計インテリジェント文書処理を、受領原本の保全から前処理、分類、抽出、検証、振り分け、人手確認、下流連携、保存・廃棄まで一つの追跡可能な業務として設計するために、各段階の入力、永続出力、進行条件、責任者、失敗経路を定め、運用監視と変更管理まで整理する実務フレームワークです。
