ソフトウェアとAI活用¶
ソフトウェアAIの事業では、多くの顧客に共通する課題、信頼できる評価データ、適法に利用できるデータが欠かせない。モデル開発のコミュニティを選ぶ際は、必要な資源を得られるか、適切な協業先を紹介してもらえるかを見極めたい。
どこから相談するか¶
モデル開発や開発者との交流には、模速空間、張江模力コミュニティ、上海人工知能実験室の公開リソース、関連大学の研究室などが相談先になる。企業への導入では、運営者が実際に持つ取引先との関係と業界要件を確認する。個人で起業する場合は、楊浦区のOPCコミュニティ政策や長寧区が公表した拠点も調べたい。
基盤モデル、業界特化モデル、AIエージェント、マルチモーダルシステム、産業ソフトウェア、評価、AI安全性、科学計算ソフトウェアでは、必要な支援が異なる。製造業の顧客を紹介できるアクセラレーターでも、規制対象の金融データや推論サービス契約を用意できるとは限らない。
静安区の市北ハイテクパークと数通链谷では、ビッグデータ、ブロックチェーン、企業向けAIのコンプライアンスを確認できる。黄浦区は今後5年間のフィンテック集積方針を創業伴走支援につなげている。松江区の2026年データ要素特別資金は、コーパス管理やAIデータスペースの活用を支援対象としている。
小さく始め、確かに検証する¶
まず一つの課題を定め、ベースライン、独立した評価データ、目標指標を用意する。処理1回当たりの費用、遅延、例外処理、人による確認方法を示し、データの権利者、実行環境、調達担当者を明確にする。実証には責任者、予算、検収基準と、本番契約に進むための条件が必要となる。
学習、ファインチューニング、推論、検索、ストレージ、通信、アノテーション、評価は別々に予算を組む。計算資源の補助がストレージや通信費を含まない場合もある。モデル・コーパスのバウチャーには提供者や経費の対象期間の指定があり得る。開始時から利用ログ、発票、契約書、支払記録を保存しておく。
一般公開する前に¶
社内ツール、企業向け導入、一般公開の生成AIサービスのどれに当たるかを整理する。その上で主管機関と専門家に、モデル登録、アルゴリズム届出、生成コンテンツの表示、データ、業界規制、ネットワークの要件を確認する。義務は実際のサービスによって決まり、ピッチ資料のAIという表記では決まらない。本書は相談すべき論点を示すもので、法的手続き全体を代替しない。
出典 S114. 上海市经济信息化委关于组织2026年度上海市“模塑申城”工程相关补贴申报工作的通知.