AI研究・技術事業

研究成果と売上は同じではない

デモは可能性を示していても、大規模な利用での信頼性、採算、有用性まで証明するとは限りません。何を、どの条件で、何と比較して検証したのか、どのような失敗が起こるのかを確認します。モデルの性能に関する主張と、顧客に利用されている事実を分けて考えます。

チーム・データ・知的財産

チームが持つ関連能力、学習・評価データの利用権、ソフトウェアのライセンス、研究成果の権利、外部モデルや基盤への依存を確認します。他社サービスを使う事業では、その利用条件と依存に伴う費用の理解が欠かせません。

採算と資金の条件

計算資源、データ整備、評価、運用には資源が必要です。次の達成目標、利用可能な資金、追加調達の必要性、持分の希薄化、出口の制約を確認します。AI分野全体の進歩が、個別企業や特定の資金提供の仕組みによる収益を保証するわけではありません。

ガバナンスも検討の一部

安全性、プライバシー、セキュリティ、信頼性、人による監督もAIシステムの検討事項です。NISTの任意利用のAIリスク管理フレームワークは、開発・利用を通じた信頼性を考えるための公開資料です。投資評価の格付けや、企業が認定を受けたことを示すものではありません。

本ページは領域と検討の視点を紹介するものです。特定の研究機関との提携、独自モデルの保有、AI研究からの固定利回りを主張するものではありません。