導入後に期待通りの成果が出ない場合どうなりますか？

導入後に期待通りの成果が出ない場合、原因を特定して改善策を講じる必要があります。例えば、データの品質が不足している場合やAIの学習が不十分な場合があります。その場合は、データの見直しや学習アルゴリズムの調整、運用方法の改善を行います。また、必要に応じて追加のサポートやカスタマイズが提供されることもあります。