ユースケース

質問	レスポンスの例
ユースケースの主な目標または成功基準は何ですか？	カスタマーサポートの応答時間を改善するには、セールスコンバージョンを増やし、製品のレコメンデーションを強化します。また、ユーザー満足度、タスク完了率、応答品質などを向上させるため。
このユースケースは、組織の戦略的目標とどのように一致していますか？	これは、カスタマーサービスの応答時間を短縮することで顧客満足度を向上させるという戦略的目標と一致しています。
ユースケースで予想されるデータまたはリクエストの量を教えてください。	500 トランザクション/秒 (TPS)。
生成 AI ワークロードをサポートするには、どのようなタイプのデータソースが必要ですか？	内部構造化データベース (顧客レコード、販売データなど）、ドキュメント、E メール、ソーシャルメディアからの非構造化テキストデータ、音声および画像認識タスク用のオーディオおよびビデオファイル、IoT デバイスおよびセンサーからのリアルタイムストリーミングデータ、エンリッチメント用のパブリックデータセットおよび APIs。
これらのソースのデータを更新または更新する必要がある頻度はどのくらいですか？	トランザクションデータベース: ほぼリアルタイムの更新、ドキュメントリポジトリ: 毎日のバッチ更新、ソーシャルメディアフィード: 時間ごとの更新、IoT センサーデータ: 継続的なリアルタイムストリーミング、パブリックデータセット: 毎月または四半期ごとの更新。
生成 AI モデルでは、入力としてどのようなデータ形式が必要ですか？	構造化データ: CSV、JSON、SQL データベーステーブル、テキストデータ: プレーンテキスト、PDF、HTML、画像データ: JPEG、PNG、TIFF、オーディオデータ: WAV と MP3、ビデオデータ: MP4 と AVI。
生成 AI ワークロードに関するデータ品質に関する主な懸念事項は何ですか？	完全性: 重要なフィールドが欠落していないことを確認する、精度: データの正確性を検証してエラーを排除する、一貫性: ソース間で統一された形式と値を維持する、適時性: リアルタイム推論のためにデータが最新であることを確認する、関連性: データが特定の生成 AI タスクと一致することを確認する。
主要なパフォーマンス要件 (応答時間、スループット、精度など) は何ですか？	95% の精度、< 500 ミリ秒の応答時間、1000 リクエスト/秒を処理する機能。高精度 (95% 以上）、中精度 (80～90%)、ベストエフォートなど。
このユースケースの成功を測定するための他の KPIs はありますか？	主要な KPIsには、エラー率の低下、トランザクションあたりの時間の節約、顧客満足度スコアが含まれます。
どの程度のモデル精度が必要で、コストとどのようにバランスが取れていますか？	中程度のコストで高精度 (>90%)、低コストで中程度の精度 (70～80%) など。
生成 AI ソリューションの主なユースケースまたはシナリオは何ですか？	カスタマーサービスチャットボット、コンテンツ生成、製品のレコメンデーションなど。
生成 AI システムのターゲットユーザーまたはペルソナは何ですか？	カスタマーサービスエージェント、マーケティングチーム、従業員、エンドユーザーなど。
リクエストまたはユーザーの予想されるボリュームはどれくらいですか？	1 日あたり 1,000 リクエスト、月間アクティブユーザー数 10,000。
特定のユースケースの制約や要件はありますか？	リアルタイムレスポンス、多言語サポート、データプライバシーなど。
生成 AI ソリューションを開発および維持するための予算が割り当てられていますか？	初期開発コストは 200,000 USD と推定され、年間メンテナンスコストは 50,000 USD です。
このユースケースで予測される投資収益率 (ROI) とペイバック期間を教えてください。	3 年間の予想 ROI は 150% で、ペイバック期間は 18 か月です。
考慮すべき隠れたコストや潜在的な削減額はありますか？	潜在的な削減には、残業コストの削減が含まれます。隠れたコストには、スタッフ向けの追加のトレーニングが含まれる場合があります。
この生成 AI ソリューションのスケーラビリティと将来の拡張の可能性は何ですか？	このソリューションは、当社のオペレーションに合わせて拡張するように設計されており、将来的には他の部門にも拡張される可能性があります。
生成 AI モデルの公平性を確保し、バイアスを軽減するにはどうすればよいですか？	多様なデータ収集、定期的なバイアス監査、バイアス緩和手法の実装を通じて、バイアスを軽減する予定です。
倫理的懸念や意図しない結果に対処するために、どのようなプロセスを実施していますか？	当社では、確立された AI インシデント対応計画、定期的な倫理リスク評価、従業員向けの匿名報告システム、外部の専門家とのコラボレーション、フィードバックに基づくデプロイされたモデルの継続的なモニタリングと調整を通じて、倫理的懸念を管理します。
組織内のさまざまなプロジェクトや部門で、生成 AI ワークロード評価の優先順位付けと順序付けをどのようにアプローチしますか？	すべての部門で大まかな調査を実施して潜在的な生成 AI ユースケースを特定し、ビジネスへの影響、技術的実現可能性、倫理的考慮事項の 3 つの主要な基準に基づいて評価します。潜在的な影響が大きいプロジェクト、技術的な障壁が低いプロジェクト、および倫理的懸念が最小限に抑えられているプロジェクトが優先されます。