01
反復業務
AIで減らす分類、確認、作成、応答業務を整理します。
範囲
- Use case
- 成功基準
- 例外基準
Best fit
向いているケース
反復業務の自動化、文書・データ分析、チャットボット / AIエージェント構築など、実務につながるAI機能を作ります。
- 反復業務を減らしたい
- 文書やデータをより速く確認したい
- AIチャットボットやエージェントを実務に接続したい
From Request to Scope
AI依頼を運用範囲に変える基準
チャットボット、自動化、分析といった機能名から始めず、AIで減らす反復業務、入力データ、人の確認、システム連携の基準で範囲を整理します。
02
入力データ
文書、画像、表、記録、会話に必要な品質を確認します。
範囲
- データソース
- 前処理基準
- 参照資料
03
確認フロー
AIの結果を人がどこで確認し、修正するかを設計します。
範囲
- Review UI
- 承認フロー
- エラー処理
04
運用ループ
失敗、修正、反復質問が次の改善に戻る形にします。
範囲
- ログ
- モニタリング
- 改善Backlog
How We Translate
AI Use Case Canvas
AIソリューションは、モデルを選ぶ前に、どの反復業務を減らし、誰が結果を確認するかを決める必要があります。 MARS AIはAI Use Case Canvasで入力データ、AIの出力、人の確認、システム反映、運用基準をひとつの実装範囲にまとめます。
AI Use Case Canvas
Use Case Frame
- Work Targetどの反復業務を減らすか
分類・確認・作成など、時間のかかる反復業務を選びます。
- Review Owner誰が結果を確認するか
AIの結果を使う前に、誰が確認・修正・承認するかを決めます。
- Result Landing結果をどこに残すか
保存、通知、レポート、次工程のどこへつなげるかを決めます。
AI Decision Flow
修正記録と例外ケース
Input
何を読むか
- 文書
- 画像
- 表
- 記録
- API
Prediction
何を推論・作成するか
- 分類
- 抽出
- 要約
- 生成
- 推薦
Judgment
誰がどう確認するか
- 確認
- 修正
- 承認
- 例外処理
Action / Outcome
業務にどう残すか
- 保存
- 通知
- レポート
- 次の段階
Guardrails
信頼度 · 権限 · 失敗処理 · 再処理基準
Proof
関連製品
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