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サービス内容やAI導入時の確認事項をまとめた資料をご案内します。

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  • PDF · 7P

    サービス総合資料(プラン体系と料金の目安)

    AI顧問・研修・開発・SHIORIのプランと料金の目安を1冊に。

    AI実装顧問、Claude Code・AI駆動開発研修、AIアプリ開発、AIリスキリング研修のプラン体系と料金の目安、進め方をまとめた総合資料。社内検討・稟議・比較検討にそのままお使いいただけます(転送可)。

    主な内容

    • 会社概要と信頼の材料(公的登録・実証実績)
    • サービス全体マップ — 入口の深さを選べる構成
    • 各サービスのプラン体系と料金の目安(税抜)
    • ご相談から導入までの流れ
    • よくあるご質問

  • PDF + ワークシート · 9P

    図書館AI導入チェックリスト

    公共図書館でAI司書を導入するときの判断基準と落とし穴。

    図書館・知識インフラ研究室が、複数館での導入から得た現場の判断基準を整理した実務チェックリスト。導入可否の判断、館内の合意形成、利用者の安心設計、運用ルールの作り方までを網羅しています。

    主な内容

    • 導入を検討する前の3つの問い
    • 対話AIに必要な「司書の業務知」とは何か
    • 個人情報・著作権・利用ログのチェックリスト
    • 導入後3ヶ月で見るべきKPIと改善サイクル
    • 失敗しないPoC設計の例

  • PDF · 48P

    AI司書SHIORI 講演資料「AI図書館の描く未来」

    図書館の現場の不安に、実証の様子とデータで答えた48ページ。

    図書館関係者向けの講演で使用した資料(2026年1月版)。「AIは司書の仕事を奪うのか」という現場の声から始め、OPAC検索と対話型AI司書の役割分担、全国のワークショップ実績、小田原市中央図書館と中野東図書館での実証の様子と利用傾向、利用データの活用の可能性までをまとめています。館内の検討会や上申の説明資料としてお使いいただけます。

    主な内容

    • AIへの不安と、現場から寄せられる声
    • AI司書SHIORIとは — OPAC検索との役割分担
    • 全国ワークショップ・メディア掲載の実績
    • 小田原市中央図書館・中野東図書館での実証と利用傾向
    • 利用データの活用と、図書館の新規利用者開拓

  • PDF · 20P · 公開準備中

    自治体AIプロジェクトの進め方ガイド

    住民FAQ・窓口AIの導入を、調達手続きと両立させるために。

    自治体・公共AI研究室が、職員向けに整理したプロジェクト進行ガイド。ヒアリング → 仕様書化 → 調達 → PoC → 運用 までの流れを、自治体特有の制約(個人情報・調達手続き・議会説明)を踏まえて解説します。

    主な内容

    • 住民FAQをAIに乗せるための設計原則
    • 個人情報を扱わない設計パターン
    • 随意契約と入札、それぞれの進め方
    • 議会・住民への説明資料テンプレート
    • PoC終了後の運用引き継ぎチェックリスト

  • PDF + ワークシート · 24P · 公開準備中

    Claude Code 法人導入の手引き

    AI駆動開発を、品質と統制を保ったまま組織に組み込む。

    AI駆動開発研究室が、法人での Claude Code 導入支援から得た知見をまとめた手引き。ライセンス選定、レビュープロセスの再設計、セキュリティ規程、開発生産性の測り方、社内研修の進め方を解説します。

    主な内容

    • Team / Enterprise プランの選び方
    • レビュー観点の「人 ↔ AI」分業設計
    • 社内データを扱うときのセキュリティ規程
    • 開発生産性の測り方(DORA × AI駆動開発)
    • 社内研修90日プログラムの設計例

  • PDF · 18P · 公開準備中

    RAG精度を出す3つの設計原則

    「PoCで止まるRAG」を「現場で動くRAG」に変える設計判断。

    生成AI実装研究室が、企業RAG案件で繰り返し直面する精度問題を、設計レベルで解く3つの原則として整理。チャンク分割、検索戦略、評価フロー、運用時のドリフト対策まで実装観点で解説します。

    主な内容

    • 失敗するRAG・成功するRAGの分岐点
    • チャンク戦略を「現場の問い」から逆算する
    • 評価データセットの作り方と継続更新
    • 社内ガバナンスとモデル変更への耐性
    • 本番投入後のドリフト検知と再学習サイクル

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