そう思って始めたプロジェクトが、今どうなっているか。 あなたは、もう分かっているはずです。 動いてはいる。 しかし、現場では使われていない。 期待した効果も出ていない。 多額の時間と予算を投じたにもかかわらず、 誰も手を付けられないまま、止まっている。 それが、多くのAIプロジェクトの現実です。
ChatGPTが登場してから、約3年。 多くの企業で、社内文書を使ったナレッジボットが立ち上がりました。
そして、多くが止まりました。
AIプロジェクトが止まる原因は、 モデルの性能やツール選定ではありません。
多くの場合、問題はもっと手前にあります。
これらが曖昧なまま、 「とりあえずAIを使う」ことから始まってしまう。
その結果、 AIが何を答えるべきか分からず、 現場にとって使えない仕組みになります。
FusionDriverが行うのは、 AIプロジェクトを作り直すことではありません。
すでに動いているシステム、 すでに投じた時間と資金。
それらを捨てずに、 プロジェクトを再び機能する状態に戻すこと。
そのために最初に行うのは、 システムの議論ではありません。
AIは、その後に使います。投じた資金を無駄にしない。 プロジェクトを「評価される形」に戻す。 それが、私たちの仕事です。
多くのAIプロジェクトは、 「プログラムを作り直さないと無理」と思われがちです。
しかし実際には、
この3点を整理するだけで、 プログラムを大きく変えずに改善できるケースが多くあります。
FusionDriverでは、 既存の構成を活かせるかどうかを見極めた上で、 最小限の変更で最大の効果を出すことを重視します。
FusionDriverが最も重視しているのは、 AIがもっともらしい嘘をつかないことです（ハルシネーションを出さない）。
私たちの設計方針は明確です。
正解が存在するマニュアルや業務ルールについては、 常に同じ正解を返します。
一方で、 正解が存在しない問いに対して、 AIがそれらしく答えることはさせません。 その場合は、 「担当部署に確認してください」 と返す設計にします。
FusionDriverの再生アプローチは、 資料だけを見て結論を出すものではありません。
実際に業務を担っている現場の方々と、
を確認しながら進めます。
現場の協力が得られない場合、 この再生は成立しません。
そういう前提では、私たちは引き受けません。
再生できるかどうかは、 プログラム構成とデータ構造で判断できます。
再生できるケースの例：
一方で、 内部構造が不透明で、 Embedding や検索条件を制御できない場合、 そのままの再生は難しくなります。しかし、外部に新たなDB接続が可能なケースでは、再生できる可能性があります。過去にこだわらなければ、より簡単に、新規で立ち上げることも可能です。
構造上の可否が判断しきれない場合、 FusionDriverでは短期トライアル（有償）を行います。
このトライアルは、
ではありません。 再生できるかどうかを正直に判断するための検証です。 結果として、 成立しないと判断した場合は、 無理に先へ進むことはありません。
FusionDriverは、 成果が出ないと分かっている仕事は引き受けません。
こうした条件では、 AIプロジェクトは再生しないからです。 これは責任の取り方だと考えています。
AIが絡む業務は、 「一度作って終わり」 「現場任せ」 にすると、必ずズレます。
これらを放置すれば、AIは再び使われなくなります。
これで十分と言った瞬間から、 劣化は静かに始まります。
FusionDriverは、 原典を継続的に見直し、 AIが正しい判断をし続けられる状態を維持します。
そのため、単発の支援ではなく、 外部CAIO（AI責任者）として継続的に関与する形にも対応しています。
AIプロジェクトが止まっている、 あるいは期待した効果が出ていない、このまま放置するわけにはいかない。そう感じているのであれば、 構成を見れば再生できるかどうかは判断できます。まずは、 現在の状況を簡単にお聞かせください。
正直にお伝えします。
