経理から経営企画まで、用途の異なるAI利用を1つのプラットフォームで横断把握。何にいくら使い、どんな成果が出ているかを部門単位で可視化します。
数値は業務条件をもとにした想定モデルケースです。導入企業の実績事例は準備中です。
コスト管理、品質保証、エージェント監督、ポートフォリオ整理。AI運用で生じる主要な課題に対し、Coaseがどう機能するかを示します。
AI機能を試験運用としていくつか立ち上げたが、ある月の請求書で予算を上回っていることに気づく。利用件数の増加、停止したつもりのPoCの課金継続、別部門での独自導入など、要因が後から判明する。月次の請求書を見るまで、変化に気づく仕組みがなかった。
機能単位のコスト推移と月末予測を日次で表示します。予算超過のペースを検知すると、原因の機能と共にSlackまたはメールで通知します。停止漏れのPoCや低利用機能も定期スキャンで検出し、リストアップします。
AI出力の品質確認は、QAが定期的にサンプリングして目視で行ってきた。それでも個人情報の混入や応答品質の低下を見落とすことがあり、本番運用後に発覚するリスクが残る。モデル変更の際にも、検証データを揃え直す工数がかかり、改善サイクルが滞りがちだった。
出力品質をリアルタイムで評価し、個人情報や機密情報の検出時には自動で遮断します。品質スコア未達のリリースは本番に出す前にブロックします。モデル切替時には過去の本番リクエストを用いた評価で、別途検証データを準備する必要を減らせます。切替前の予想値と切替後の実測値を継続比較し、品質低下を検知した場合は自動でロールバックします。
エンジニア向けにはAPI・SDK・設定ファイルから定義でき、運用担当者は自然言語からも操作できます。
営業、カスタマーサクセス、分析など、複数のAIエージェントを業務に組み込んできた。それぞれが顧客と接し、提案を作り、データを動かしている。だが、各エージェントの判断や発言を継続的にレビューする仕組みは、個別のログ確認以上には整っていなかった。
エージェント横断の監視レイヤーとして動作します。各エージェントの意思決定、発言、実行を継続的にレビューし、逸脱やコンプライアンス違反は即時通知します。重要な実行には承認フローを挟み、人が最終判断できる構成にすることも可能です。
社内で複数のAI機能をリリースしてきたが、それぞれの貢献度や利用状況の全体像は把握できていなかった。経営層への報告や撤退判断の場面で、根拠となる数字を揃えにくく、予算配分の議論が進めにくいことがあった。
機能単位の継続価値スコアと利用状況を可視化します。低利用や休眠状態の機能を定期的に検出し、撤退判断の数値根拠を提供します。経営層への四半期報告フォーマットも出力可能で、削減した予算の再配分先までセットで提示します。事業ステージや業種に応じて、追跡すべき指標のレコメンドも行います。
エンジニアにはダッシュボードとAPI、経営層には報告できるKPI、現場にはノーコードのルール定義を。
四半期ごとの経営報告で、AI投資のROIを説明する責任がある方へ。削減・成果・撤退の根拠を数字で持ち、投資対効果と再配分提案を報告資料の形で出力します。
AI機能の採算と品質に責任を持つ方へ。いま動いているサービスのどれが価値を生んでいるか、機能単位の継続価値スコアと撤退判断材料を提供します。
モデル変更のたびにテスト工数で開発が止まる方へ。自動評価とリリースゲートでQA負荷を減らし、自信を持って成果物を顧客に出せるようになります。
ベータ期間中は全機能を無料でご利用いただけます。ご登録いただいた方のフィードバックをもとに、製品を改善していきます。