AIプロジェクトの失敗は、開発を始める前に決まっていることが多くあります——解くべき課題がずれている、手法が合っていない、期待値が現実離れしている。HEXデータは、本格的な開発に数ヶ月を投じる前に、その判断を支援します。そもそもAIが適切な手段かを見極める実現可能性の検討、費用対効果の試算、拡張に耐える設計、現実的なマイルストーンを置いた計画。新規プロジェクトでも、行き詰まったプロジェクトの立て直しでも、判断材料を整理します。
その課題にAIが本当に適しているかを見極めます。必要なデータ、手法の選定、現実的な精度の見通しを整理し、必要なら試作で検証します。
自社開発・既製品・API利用を比較します。開発・運用・保守を含めた総コストを試算し、現実的な前提でROI（費用対効果）を示します。
拡張性・信頼性・保守性を考えたシステム構成。コンポーネント設計、データの流れ、インフラ要件、展開方針を整理します。
明確なマイルストーンを置いた段階的な実行計画。想定されるリスクと対策、必要なリソースとスケジュールを提示します。
目標・制約・現状を伺うヒアリングから始めます。技術的な分析と、必要に応じた試作を行い、推奨事項をまとめたレポートを作成します。成果物は、実現可能性の評価、構成図、技術ロードマップ、概算費用など。実装フェーズの伴走も、社内チームへの引き継ぎも対応します。