検証可能（受け入れ可能）
「良い」を受入基準に落とし込み：テスト観点＋回帰で、直したら直り続ける状態へ。（例：Error Taxonomy / AIEC）
主なポイント
- 要件→受入チェックリスト
- 回帰テスト（同じ失敗を防ぐ）
データ主権 × コスト管理 × コンプライアンス対応
100% On-Prem Deployment, Data Stays Yours, Verifiable in 10 Days
AI は強力だが、企業導入は「セキュリティ境界」「クラウド不可制御」「既存システム統合」で止まりやすい
機密データをクラウド推論に送ると、漏えい時に追跡が難しくなり、責任・監査・是正が困難になる
AT&T は、ダークウェブ上に公開されたデータセットが現行約 760 万件・過去約 6540 万件（合計約 7300 万件）に影響し、社会保障番号（SSN）などの機微情報を含む可能性があると述べた。
クラウド側のモデル更新・ポリシー・可用性・出力の一貫性は制御できない。変動すると業務フロー全体が不安定になる
SailPoint のグローバル調査では、80% の企業が AI エージェントによる「予期せぬ行動」を経験したと回答し、その一例として未許可のシステム/リソースへのアクセス（39%）が挙げられています。さらに 23% は、エージェントが騙されてアクセス資格情報を漏らした経験があると報告。クラウドモデルをツールやファイル権限に接続すると、1 回の予期せぬ動作が不可逆な事故（例：重要データの削除/上書き）になり得ます。
回答が良くても CRM / ERP / チケット業務に安全に接続できないと、結局はコピペになりスケールしない
BC の Civil Resolution Tribunal は、Web チャットボットの誤案内について Air Canada の責任を認め、CA$812.02（損害＋利息＋手数料）の支払いを命じた。公式ポリシーや業務ルールと整合しない回答は、既存フローへ接続するほど危険になる。
Deliverables: acceptance checklist & test set, automation boundaries, citations & audit trail, integration templates (when needed).
CIOが説明でき、ITが運用でき、監査が追跡できる
「良い」を受入基準に落とし込み：テスト観点＋回帰で、直したら直り続ける状態へ。（例：Error Taxonomy / AIEC）
コンプライアンスとリスクをルール化：答える/要レビュー/拒否を明確にし、過剰な断言や作り話を防ぐ。
出典と文脈（RAG/ナレッジグラフ）を提示し、ログを保持。安心して使え、問題が起きても追える。
既存システムを人間の言葉で操作—コード変更ゼロ。
kW級のサーバールームから240Wのデスクトップへ。持続可能性と企業責任を両立
「AIをやりたい」を「検証できるデリバリー」へ。成功基準を定義し、UIでルールと知識を設定し、実問で検証して改善します。
KPIで成果を定義し、ルール＋出典でリスクを収束（NDAで事例・受入観点を共有可）。
一言で旧システムを“人の言葉”に—構造は変えず、AI がまず草案、実行はあなたが決める
ハード／ソフトを長期保証 | 一度の購入で、ずっと安心
年間保守を更新すれば｜ハードは生涯保証 AI投資を継続的に価値へ
まずはシナリオを選択（タスク/リスク/成果物を整理）。その後、オンライン体験で要件に合うか素早く確認。