REFERENCE 01
「感覚」でのモデル選定から、
「感覚」でのモデル選定から、
比較可能な判断へ。
AIモデルの評価基盤。
公開リーダーボードは、AIモデルを業務要件に照らして比較可能にするための評価基盤です。どのモデルがどの用途に向くかを、感覚ではなくカテゴリ別スコアを根拠に判断できます。導入診断の中で選定根拠として活用します。
ISSUE
こんな課題をお持ちではないですか
ISSUE 01
感覚でモデルを選んでいる
担当者の経験や流行に依存していて、根拠ある選定ができていない
ISSUE 02
用途ごとの向き不向きがわからない
コーディング・推論・安全性など、業務によって最適なモデルが違う
ISSUE 03
経営・現場への説明根拠がない
なぜそのAIを選んだのか、数値で説明できる材料を持っていない
ISSUE 04
新モデルへの移行判断ができない
リリースのたびに乗り換えを検討するが、比較する軸がなく判断できない
POINT
「感覚」から「比較可能な判断」へ。
「感覚」から「比較可能な判断」へ。
業務要件に照らしてAIモデルを選定するための基盤。
01
タスク・用途別の構造的比較
コーディング、推論、安全性、数学など8カテゴリ別にモデルを比較。「自社が使いたい用途」に絞って判断できます。人気ではなく、業務要件に照らした選定を可能にします。
02
ヒートマップによる全体俯瞰
モデル×タスクの全スコアをヒートマップで表示。どのモデルがどの領域に強いか、弱いかを一目で把握できます。選定の死角をなくすための視点を提供します。
03
比較レポートの出力
複数モデルのスコアをPDF/HTMLレポートとして出力。経営報告・現場共有・稟議書類に、そのまま根拠として使える形で整理されます。
04
評価結果の公開・蓄積
自社の評価結果をリーダーボードに公開し、公開スコアと比較することで、自社判断の位置づけを客観化できます。蓄積することで継続的な改善判断の基盤にもなります。
OUTPUT
この評価基盤から得られるもの
01
業務別・カテゴリ別の比較データ
自社の用途に絞ったモデルスコアの一覧。「どのモデルがどの業務に向くか」を根拠として使える形で提供します。
02
説明可能な選定根拠レポート
経営層・現場・稟議に使えるPDF/HTML形式の比較レポート。「なぜこのモデルを選んだか」を数値で説明できます。
03
ヒートマップ・スコア分布の可視化
全モデル×全タスクのスコアを俯瞰するヒートマップ。見落としがちな得意・不得意の差を構造的に把握できます。
04
モデル更新時の乗り換え判断材料
新モデルリリース時に、現行モデルとの差分を同一条件で比較できます。「乗り換えるべきか」の判断を根拠ある形で下せます。