OCR が読み違えた日付を信じて、危うく誤った確認書を出すところだった
製造業の現場で、OCR が取り込んだ日付を誤読し、未来日付のレコードが10件混じっていた。取り込み処理の不具合でデータ欠落も見つかり、出しかけた確認書を撤回した。自動で入れたデータほど、人が検算するゲートが要る。誤りを認めて引っ込める速さも品質のうちだ。
再設計データ整備誠実さ
EST. 2026 · FiveVai AI Lab / About →
AI を、経営の道具に変える実験室。
COO/CIO/CISO として経営・財務・人事・業務改善・システム開発を横断する内田が、自社と顧客の現場で回した PoC を公開する実装型ラボ。毎月 20〜30 本の小さな実験から、経営者が次の一手を判断できる実装知を届けます。
公開している実演
6本
社内で動かした PoC のうち、公開できるものを実演として掲載している。本数はこのサイトの掲載数そのもの。
なぜ AI Lab を公開するのか
AI 導入は、ツールを入れれば進むものではありません。経営・業務・データ・セキュリティ・人の動き方を同時に見ながら、小さく試して、使える形に変えていく必要があります。
FiveVai AI Lab では、私たち自身が毎月回している PoC を公開し、経営者が自社の次の一手を判断できる材料として提供します。
01
経営の現場で試す
COO/CIO/CISO の視点で、自社と顧客の実務から PoC を回す。
02
毎月20〜30本の実験
数をこなすことで、再現できる『型』と失敗の知見が貯まる。
03
経営判断に翻訳する
PoC を実績ではなく、次の一手を決めるための実装知へ。
今月の AI/DX 現在地レポート
景気の数字ではなく、経産省・IPA の DSS2.0 を中小企業の言葉に翻訳して現在地を読む
2026 年 7 月号 ・ 今月の DSS2.0 翻訳
今月の DSS2.0 翻訳：「組織の線」と「データの流路」を一致させる設計
今月の注目ロール:データスチュワードビジネスアーキテクトAI ガバナンス
月初に更新 / 四半期に大型テーマ · アーカイブ
Lab Note：経営者が毎月回す AI 実験ログ
成功した PoC だけでなく、失敗・撤退・再設計から得た知見も、判断の経過ごと記録する
28
今月作った PoC
7
公開済み
5
実運用中
4
顧客提案化
18
失敗から得た知見
AI が書いた日本語に、突然キリル文字が混じった
生成した解説文に、キリルやハングル、簡体字がまれに紛れる事象が出た。LLM の出力は一定確率で壊れる。混入を自動で検出し、1回だけ生成し直すガードを挟んだ。AI の出力はそのまま世に出さない。検証を1枚かませるだけで、事故は目に見えて減る。
失敗メモAI品質検証ゲート
これはまだ完成品ではありません。FiveVai が実際に使いながら、失敗・改善・再設計を重ねている実験です。
section · why this lab
経営者の AI 実験を、自分のペースで追体験する
完成品を並べた展示場ではない。内田本人が痛みから試し、つまずき、作り直した過程をそのまま開く。好きな時に読み、その判断を疑似体験し、自社の次の一手に落とし込むための場として使える。
- fig.01
公開データを業務語に翻訳する
経産省・IPA・JEITA の指標を、中堅企業の文脈に直す。市場全体の動きが、翌月の業務判断に使える形で並ぶ。
- fig.02
動く PoC の作り方を追う
経営者本人が痛みから自分で組むプロセスを公開する。技術選定・失敗パターン・撤退基準まで、判断の経過ごと残す。
- fig.03
自社の AI/DX 現在地を診断する観点
業務・データ・推進体制・安全性・定着の 5 軸 10 問で現在地を数値化する。診断タイプと、結果に対応する PoC・DSS2.0 ロールをその場で提案する。
- fig.04
失敗・撤退の経過を残す
撤退・ピボット・想定外も記録する。うまくいかなかった理由が、次の意思決定の材料になる。
成功事例だけ並べた展示場ではなく、
それが Lab の意味だ。
01
オープン共有
成功も失敗も、過程ごと公開
02
実データ駆動
自社の業務データから出てきた現実
03
PoC ファースト
動かしてみて、手応えがあれば磨く
ご利用の流れ
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