AIの無償トライアル、いちばん得をするのは発注側とベンダーどちら？──残るのはデータではなく「やり方」

Q01AIの無償トライアルで、いちばん得をするのは発注側とベンダー側のどちらですか？

実は、提供するベンダー側にも大きな取り分があります。いろいろな業界・会社の本物の資料に触れることで、「AIにどう分析させるか」というノウハウが貯まるからです。ただし資料の中身は一切流用せず、発注側は費用ゼロで自社資料の実測を見てから判断できます。だから一方的な搾取ではなく、取り分がはっきりした「交換」だと考えています。

Q02AIベンダーは、無償トライアルで預けた社内資料を他社の仕事に使いますか？

中身は使いません。資料をお預かりする前にNDA（秘密保持契約）を結び、資料の中身や記載内容は一切流用しません。お預かりした資料を使うのは、その会社のトライアルのためだけ。ほかの会社の仕事に、御社の資料やそこに書かれた内容が出てくることはありません。残るのは中身ではなく、「どう分析すれば、より使える構造にできるか」というやり方のほうだけです。

ここが一番気になるところだと思います。 資料の中身は、一切流用しません 。お預かりした資料を使うのは、御社のトライアルのためだけです。

ただ、隠さずに書くと、残るものはあります。それは中身ではなく、「どう分析すれば、より使える形・構造にできるか」というやり方のほう。これはコア技術として、どんどん蓄積していきます。預かるものと、残るもの。線を引くと、次のようになります。

Q03AIに社内資料を学ばせるノウハウは、なぜ本物の資料でないと身につかないのですか？

日本企業の資料は、業界ごと・会社ごと・事業部ごとにフォーマットがバラバラだからです。図やグラフがそのまま貼ってある、全部Excelで管理されている、同じものが資料によって別の言葉で書かれている──どれも日常茶飯事。こういう資料をAIにどう分析させるかは、机上で想定したケースやきれいに整えたサンプルでは学べません。本物の資料はどこかで必ずうまくいかない箇所が出て、その箇所こそが次の読ませ方を生む教材になります。

Q04AIに社内資料を分析させる「やり方」とは、具体的にどんなものですか？

たとえば、ごちゃごちゃの資料をいきなり決まった表の形に埋めさせないこと。「読み取って考えること」と「形を整えること」を同時にやらせると判断が雑になりやすいので、まず自由に読ませて、あとから形に整える2段構えにします。もう一つは、一度に全部の項目を埋めさせず、少しずつ分けて出させること。こうした「どの資料を、どの順番で、どう読ませるか」の型が、新しい種類の資料に出会うたびに増え、磨かれていきます。

• ごちゃごちゃの資料を、いきなり決まった表の形に埋めさせない。まず自由に読ませて、 あとから形に整える 2段構えにする。
• 一度に全部の項目を埋めさせず、少しずつに分けて出させる。地味だが、これが効く。

「読み取って考えること」と「形を整えること」を同時にやらせると、AIの判断が雑になりやすい。だから分けます。こういう型は、新しい種類の資料に出会うたびに増えて、磨かれていく。トライアルが回るほど、やり方が育つわけです。ぐるっと回すと、こんな形になります。

Q05無償トライアルは、結局ベンダーに一方的に利用されるだけではないですか？

そうではありません。発注側の取り分は、自社の実際の資料で測った結果を、費用ゼロで見てから進めるかどうかを判断できることです。流れはNDAの締結、サンプルの受け入れ確認、実証トライアル、結果報告、そして進めるかどうかの判断（Go/No-Go）。しかもそのトライアルには、それまでに磨いてきたやり方を最初から使います。こちらは分析のやり方が鍛えられ、資料の中身は流用しない。取り分がはっきりした「交換」です。

Q06これは特定のベンダーだけの話ですか？AIサービス全般に言えることですか？

おそらく、すべてのAIサービスでこの構図は変わりません。たくさんのナレッジから、たくさんのノウハウを得ていく。差がつくのは、AIの性能そのものより「AIに何を、どうやらせるか」のノウハウのほうで、それは本物に触れた分だけ増えていきます。だから発注側にとっても、自社の実データで実測してくれるベンダーを選ぶ意味があります。

よくある質問（FAQ）

Q. 無償トライアルは、どの業務の資料から試すのがいいですか？

A. 社内でいちばん質問が集まる業務の資料を、一つ思い浮かべるところから始めるのがおすすめです。事前の整理は不要で、散らかっていても問題ありません。むしろ、ふだんのままの散らかった資料でどこまで使える形になるかを見るのが、トライアルの目的です。

Q. 自社の資料はフォーマットがバラバラですが、それでもAIで整えられますか？

A. 大丈夫です。むしろバラバラであることが前提です。業界・会社・事業部ごとに形が違う、図やグラフが貼ってある、全部Excelで管理されている、同じものが別の言葉で書かれている──こうした状態は日常茶飯事で、そういう本物の資料こそが、AIへの読ませ方を磨く教材になります。

Q. 「AIにどう分析させるか」は、本やネットで独学すれば身につきますか？

A. 限界があります。机上で想定したケースや、きれいに整えたサンプルでは学べない部分が多いからです。本物の資料は、たいていどこかでうまくいかない箇所が出てきて、その箇所こそが次の読ませ方を生む教材になります。いろいろなフォーマットの本物の資料に、実際に分析させてみて初めて身につきます。

Q. 実際に本物のデータで実証した実績はありますか？

A. あります。大手自動車関連企業の設計部門でも、実データをお預かりして、実証を複数やらせていただきました。いずれもNDAを結び、資料の中身は一切流用していません。