ソリューション
測定できないAIを改善することはできません。
Clairetは、各AIユースケースがベースラインと評価指標から始まることを保証します。経験談ではなく、データに基づいて意思決定を行います。
- イニシアチブ
- ロードマップ
- 成果
お心当たりはありませんか。
誰もが機能していると言います。しかし、誰もそれを証明できません。
- 予算を承認しました。しかし、その成果は説明できません。
- すべてのパイロット版が成功と宣言されます。しかし、どれにもベースラインが設定されていません。
- 開発者は速くなったと感じています。しかし、欠陥率が示す事実は異なります。
- 時間は節約できました。しかし、トークンで予算を使い果たしました。
これまでの証拠
導入は進んでいます。しかし、成果は伴っていません。
速く感じたが、実際は遅かった
−19%
遅延：AI支援を利用する開発者を対象とした対照研究による結果。彼ら自身は20%速くなったと考えていました。
METR, 2025
生産性の向上なし
89%
の企業が、過去3年間のAIによる労働生産性への影響はゼロであると報告しています。
NBER
根拠のない自信
8%
の組織のみがAIのROIを測定できています。一方で、76%の経営層はAIが「意味のあるビジネス価値」をもたらしていると確信しています。
KPMG, 2026
変わること
宣言から証明へ。
現状: 最後に、実行したチームによって成功が宣言されます。
Clairet導入後: ベースライン
資金が動く前に、イニシアチブ開始前の状態を把握します。そして、評価基準となる指標を設定します。
現状: 最も声の大きいチームに資金が提供されます。
Clairet導入後: 同一の条件
提案によって規律あるAI利用を徹底し、全員が同一のポリシーに従います。
現状: 何が稼働しているかを把握できる人はおらず、そのコストについてはなおさらです。
Clairet導入後: 単一のロードマップ
各イニシアチブを責任者、タイムライン、および目標とする成果と紐付け、すべてを1箇所で管理します。
仕組み
前、最中、後に測定します。
1. ベースライン
作業を開始する前に、自分のいる場所をキャプチャします。それがなければ証明することはできません。
2. 専念
すべての提案には、資金提供前にその所有者とその評価基準が記載されています。
3. 測定
作業の実行中、準備状況とともに所有者がコミットした指標を追跡します。
4. 決める
機能するものをスケールします。修正できないものは修正してください。決して止められないことを止めてください。感情ではなく証拠に基づいて。
変わる点
Clairetを用いたAI成果の追跡
01
不在だった説明責任を確立します。
標準化されたプロセスで、新しいAIユースケースを迅速かつ透明性を持って導入します。優れたアイデアをシャドーAIにさせません。
02
曖昧な感覚を明確な数値に置き換えます。
リスクと準備状況に加えて、オーナーがコミットした指標を追跡します。感情ではなくエビデンスに基づき、効果的な取り組みを拡大します。
03
AIの可視化、責任の明確化、測定を実現します。
各AIイニシアチブとユースケースを、開始から終了までロードマップに沿って調整します。放置されるプロジェクトや、見えない支出を排除します。
Clairet がどのようにフィットするか
一緒にもっと良い
使用状況と導入の分析AI がどのくらいの頻度で使用されているかを示します。
一緒に: インパクト
Clairet は、モデルの使用状況をユースケースと結果に結び付けるため、どの投資が実際に作業を前進させているかを確認できます。
AI 支出管理AI にかかるコストを示します。
一緒に: 戻る
Clairet は方程式の残りの半分、つまりあなたのお金があなたに何をもたらすかを埋めます。
生産性分析仕事がいかに早く進むかを示します。
一緒に: 熟練度
Clairet は、誰が AI をうまく活用しているかを示し、全員がより良くなるように指導し、全員が実際に働いている場所を示します。
BI と財務報告ビジネスの実績を示します。
一緒に: 帰属
Clairet は、それらの結果を特定の AI イニシアチブやユースケースに結び付けるため、次に何に資金を投入するべきかがわかります。
何も置き換えられません。すでに持っているツールはどれも、より適切に機能します。
よくある質問
疑問にお答えします。
- これはMLOps監視ですか？
- No. MLOps は、モデルが機能するかどうかを示します。 Outcome Tracking は、その取り組みがビジネスに効果をもたらしたかどうかを示します。これは取締役会が尋ねている質問です。
- イニシアチブに明確な指標がない場合はどうなるでしょうか?
- それでは資金調達の準備ができていません。ベースラインとメトリクスの命名は、Clairet の最初のステップであり、失敗した AI プロジェクトのほとんどがスキップするステップです。