# プロジェクトのリスクヘッジ

プロジェクトのリスクヘッジでは、新規プロジェクトに対する想定リスクとアドバイスを提案します。

<figure><img src="/files/CKtJAHel6DCMyKWTQx1C" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基にプロジェクトの内容をチェックして回答を生成します。

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **プロジェクト内容：**&#x41;Iのコンサルティングサービスの提供

<figure><img src="/files/Jmvte9V9ZchXsx4hz4vw" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のような出力がされます。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(txt・PDF・Docx)が可能です。

<figure><img src="/files/1tBtFJJxu7BGFQPg7y8m" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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【出力項目】

### 内部リスク
1. **技術的不足**: AI技術は日進月歩で進化しており、社内の技術力が追いつかない場合、提供するサービスの質が低下する可能性があります。
2. **データ管理の問題**: AIは大量のデータに依存しています。データの質やプライバシーの保護、適切なデータ管理が不十分だと、サービスの信頼性が損なわれる恐れがあります。
3. **人材の流動性**: AI分野は専門性が高く、優秀な人材が不足している現状があります。社内での人材育成や定着が困難であると、プロジェクトの持続可能性に影響を及ぼす可能性があります。

### 外部リスク
1. **市場の変動**: AI技術の市場は非常に競争が激しく、新しい技術や競合他社の出現により、急速に市場環境が変化する可能性があります。
2. **法規制の変更**: AIに関する法規制は国や地域によって異なり、また新たな規制が導入されることがあります。これに適応できない場合、事業運営に大きな障害が生じる可能性があります。
3. **技術の倫理的問題**: AIの使用には倫理的な問題が伴います。誤った使用や偏見を持ったAIの開発は、社会的なバックラッシュを引き起こす可能性があります。

### アドバイス
1. **継続的な技術研修とアップデート**: 社内での定期的な技術研修を実施し、最新のAI技術とトレンドを常に把握する体制を整えてください。
2. **厳格なデータ管理ポリシーの実施**: データの質を保証し、プライバシー保護とセキュリティを確保するための厳格なポリシーを設定し、遵守してください。
3. **倫理的なAIの使用を徹底**: AIの開発と使用においては、倫理的なガイドラインを設け、社会的責任を果たすことを優先してください。これにより、長期的な信頼とブランド価値の向上が期待できます。
```

## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を1つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/YvvFgQrOydC6AAj4fvqg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* プロジェクト内容
  * 変数：@project
  * インプットタイプ：テキスト

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 Turbo」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/app-all/project-risk-hedging.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.