You will get GPT-5.5 risk analysis and workflow redesign support
Rising Talent
Project details
生成AIは、文書作成、レポート、社内資料など、さまざまな業務で活用されています。
一方で、AI生成物が一見「完成した判断」のように見えてしまい、実際には誰が判断したのか、どこまでAIに任せてよいのかが曖昧になるケースがあります。
これは単なる精度の問題ではありません。
利用プロセスや責任範囲が明確でないことによって生じる、構造的な運用リスクです。
本サービスでは、現在のAI利用状況を確認し、AI生成物が判断の曖昧さを生んでいる箇所、AIが有効に支援できる領域、人が判断すべき領域を整理します。
目的は、AI利用を制限することではありません。
AIの役割を明確にし、現実の業務フローに沿って、予測可能で扱いやすい形に整えることです。
納品物としては、現在のAI利用における構造的リスクの簡易評価、明確性と責任範囲を改善するための実務的な提案、チームが無理なく使える軽量な内部ガイドラインなどを想定しています。
重いガバナンス体制を導入するのではなく、現場のスピードを落とさずに、混乱や運用リスクを減らすための実務支援です。
一方で、AI生成物が一見「完成した判断」のように見えてしまい、実際には誰が判断したのか、どこまでAIに任せてよいのかが曖昧になるケースがあります。
これは単なる精度の問題ではありません。
利用プロセスや責任範囲が明確でないことによって生じる、構造的な運用リスクです。
本サービスでは、現在のAI利用状況を確認し、AI生成物が判断の曖昧さを生んでいる箇所、AIが有効に支援できる領域、人が判断すべき領域を整理します。
目的は、AI利用を制限することではありません。
AIの役割を明確にし、現実の業務フローに沿って、予測可能で扱いやすい形に整えることです。
納品物としては、現在のAI利用における構造的リスクの簡易評価、明確性と責任範囲を改善するための実務的な提案、チームが無理なく使える軽量な内部ガイドラインなどを想定しています。
重いガバナンス体制を導入するのではなく、現場のスピードを落とさずに、混乱や運用リスクを減らすための実務支援です。
Machine Learning Tools
Azure Machine Learning, ChatGPT, GPT-3, OpenCV, Python Scikit-Learn, Vertex AIWhat's included
| Service Tiers |
Starter
$300
|
Standard
$800
|
Advanced
$1,500
|
|---|---|---|---|
| Delivery Time | 3 days | 7 days | 14 days |
Number of Revisions | 1 | 2 | 3 |
Number of Model Variations | 0 | ||
Model Validation/Testing | - | - | - |
Model Documentation | - | - | - |
Data Source Connectivity | - | - | - |
Source Code | - | - | - |
Optional add-ons
You can add these on the next page.
Additional Revision
+$150
Additional Scenario
(+ 2 Days)
+$250
Model Validation/Testing
(+ 2 Days)
+$300
Model Documentation
(+ 3 Days)
+$400Frequently asked questions
About Masaki
AI Tuning Planner | Ethics Architect | Bias Framework Originator
Tokyo, Japan - 12:59 pm local time
Within approximately six months of first registering on SSRN, I reached the top 18% of SSRN authors by platform ranking, among approximately 2.77 million listed authors. This was achieved independently, without institutional affiliation, research funding, co-authors, academic supervision, or formal promotional support.
After more than a decade away from technology, I began exploring AI in 2025 and developed Open Bias Architecture (OBA), a framework that treats bias not simply as an error to eliminate, but as a structural component that can be observed, controlled, and used responsibly within generative AI systems.
My work does not focus on prompt optimization. I focus on the behavior of AI outputs themselves: how outputs are generated, stabilized, reconstructed, and absorbed into existing templates. My research examines template-first output behavior, gap filling from unspecified regions, reinterpretation and override of constraints, structural stabilization, and workflow-level stability errors.
Based on these observations, I have developed and published concepts including the Stability Substitution Effect (SSE), Template Absorption, Meta-Template Regeneration, Operational SSE, and bias-chain structures within generative AI workflows.
As an AI Tuning Planner, I work with organizations to design the structural behavior of generative AI systems. This includes improving output consistency, identifying hidden template drift, clarifying validation criteria, and designing workflows where stable outputs are not mistaken for correct or controlled outputs.
My strength lies in structural AI behavior design, especially in environments where consistency, brand tone, decision clarity, and operational responsibility are critical.
I do not approach AI as a system that should merely be made “correct.” I approach it as a system whose behavior must be observed, structured, and controlled through responsible design.
ORCID: 0009-0000-1089-1730
Steps for completing your project
After purchasing the project, send requirements so Masaki can start the project.
Delivery time starts when Masaki receives requirements from you.
Masaki works on your project following the steps below.
Revisions may occur after the delivery date.
AI Output Structure & Risk Hearing
We assess AI usage and output patterns to identify issues and ethical risks, then define initial tuning direction.
AI Tuning & Governance Design
We analyze AI output structure, ethics, and bias to create a tuning design based on Open Bias Architecture.