このサービスが合うかをすぐ見る基準
最初の判断に必要なことだけ先に見せます。
こんなチームに向いています
推薦/判断が中核のサービス、公開データ限界に直面したAIチーム、失敗率/離脱率を下げたい組織
最初の2週間で見ること
4-12週
先に確認する制約
判断/実行がほぼ発生しないアイデア段階
Decision Dataset Foundryは、暗黙知・判断理由・失敗事例・現場文脈を実運用で意図的に生成/記録/正規化し、AI学習可能な独自データ資産へ転換するサービスです。
調達/マーケ/CS/不動産/コマース/ヘルスなど複数ドメインで、実際の進行可否判断、スコア、失敗理由、実行結果を記録・正規化し、学習可能な判断データセットへ変換します。
進行過程
ドメインと判断発生点の定義
イベントスキーマ/ラベル/収集UI/ログ方針を設計
API・ログ・ダッシュボード・タグ付け・DBを接続
ルールベース一次分類→人手検収でラベル運用
サンプリング/偏り点検/品質レポートでデータセット評価
学習連携と運用改善ループを継続
📋
- ✓調達/入札: 推薦→進行可否判断→実行→成功/失敗でFit Score改善
- ✓不動産: 物件スコア/リスク判断と現場結果の連携で予測改善
- ✓ECセラー運用: 商品選定判断と販売結果/失敗要因の連携で失敗率低減
⚠️
- ✗判断/実行がほぼ発生しないアイデア段階
- ✗データ収集・同意・セキュリティ体制を整備できない組織
一次タグ分類、類似事例検索、ベースラインスコア算出、データ品質検査
ラベル基準承認、サンプル検収、KPI定義、機密データ方針決定
結果データ未収集、ラベル基準の不安定、非識別方針なしの収集要求
判断は人が行うが理由と結果が残らず、AIが改善しない状態
判断・失敗・結果がデータセットとして蓄積され、精度と自動化が継続的に向上する状態
おすすめの組み合わせ
データ / 成果分析 · A-Z 10
データは蓄積されているが何を見るべきか分からない、または成果をより構造的に見たいとき
関連サービス
導入前によく聞かれる不安に先に答えます。
B2Bでは機能より運用信頼が先に見られます。以下の5つを全サービスで共通の基準にしています。
データ範囲
必要最小限の情報のみを扱い、何が入力され何が保存されるかを先に説明します。
AI利用範囲
要約・推薦・下書き作成などAIが担う工程と、人が最終判断する工程を分けます。
人の承認点
外部送信、顧客対応、最終提出、費用執行などリスクの高い工程は人の確認を前提にします。
ログと監査可能性
何が入力され、何が出力され、失敗時にどこで止まったかを運用者が追える構造を優先します。
権限とアクセス制御
運用者・レビュー担当・管理者の役割を分け、不要な内部データへの広いアクセスを避けます。
開始前に固定する基準
- •どこまでのデータを入力できるか
- •どの出力はレビューなしで外部に出せないか
- •失敗時にどこで止まり誰が確認するか
- •運用者が問題調査に必要なログは何か
初期構築 4-6週、安定化 8-12週
範囲/ドメイン数/ラベル難易度に応じて協議（PoC→拡張契約推奨）
4-12週
週3-6時間
推薦/判断が中核のサービス、公開データ限界に直面したAIチーム、失敗率/離脱率を下げたい組織
主要サービス
- 判断イベントスキーマ設計: 進行可否、0-100スコア、リスクタグ、根拠文、結果を標準化
- 失敗・離脱・保留データ生成: 失敗/保留理由を選択式+記述式で収集
- 多ドメイン正規化: ドメイン固有判断を共通特徴量へマッピング
- Human-in-the-Loopラベル運用: 自動分類+人手レビューで高品質ラベル蓄積
- 学習用パッケージ化: train/valid/test分割と品質指標提供
- モデル改善ループ: 予測→実行→結果→再学習を接続