スライドだけでなく、本番に届くAI。
ほとんどのAIプロジェクトはデプロイで失敗します。デモではなく本番で動作する信頼性が高く・観測可能で・コスト効率の良いAIシステムをエンジニアリングします。
ビジネス重視
エラーハンドリング・フォールバックチェーン・コスト監視・オブザーバビリティを内蔵。人間の監視なしに24時間365日稼働するAIシステム。
本番対応済み
抽象化の上に構築します——アプリを書き直すことなくGPT-4をClaudeやLlamaに切り替えられます。初日から将来対応。
データ駆動
ETLパイプライン・ベクターストア・データレイク・特徴量エンジニアリング。AIはそれを動かすデータと同じくらいしか良くない——両方を構築します。
説明可能
コードを1行書く前に成功指標を定義します。すべてのAIシステムはビジネス価値を証明するダッシュボード付きで出荷されます。
AI＆データサービス
LLMラッパーから自律エージェント・エンタープライズデータプラットフォームまで——すべてを構築します。
機械学習モデル
GPT-4・Claude・Gemini・オープンソースLLM（Llama・Mistral）をプロダクトに統合。ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングを含む。
LLM連携＆RAG
Web閲覧・コード実行・API呼び出し・最小限の人間の監視で複雑なタスクを完了するマルチステップAIエージェント。
データパイプライン＆ETL
ドキュメント・PDF・データベース・社内ウィキにまたがるRetrieval-Augmented Generation。データに根ざした正確な回答。
ビジネスインテリジェンス
n8n・Make・カスタムオーケストレーションによるAI搭載ワークフロー自動化。インテリジェントな意思決定ロジックで400以上のサービスを接続。
NLPソリューション
Airflow・dbt・カスタムPythonによる信頼性の高いデータパイプライン。リアルタイムストリーミング（Kafka）またはバッチ処理——スケールのために構築。
コンピュータビジョン
データに対してトレーニングされ本番にデプロイされたチャーン予測・需要予測・不正検知・推薦エンジン。
MLOps＆AIインフラ
セマンティック検索とRAGのためのPinecone・Weaviate・Qdrant・pgvector。埋め込みパイプラインと検索戦略を設計します。
AI戦略＆コンサルティング
ドメインを理解し・CRMと統合し・人間にシームレスにハンドオフするコンテキスト対応チャットボットとプロダクトコパイロット。
開発プロセス
01 データ評価
データ品質・量・構造を監査します。ユースケースでAIが何ができて何ができないかを定義——誇大な過大広告はしません。
02 プロトタイプ構築
AIアーキテクチャを設計し2〜3週間でPoC（概念実証）を構築します。フル開発にコミットする前に結果を確認できます。
03 開発＆検証
厳密な評価を伴う反復開発。精度ベンチマーク・コストプロファイリング・レイテンシーテスト・セーフティガードレール。
04 デプロイ＆監視
フルオブザーバビリティによる本番展開——トークンコスト・レイテンシー・精度ドリフト・品質低下時の自動アラート。
よくある質問
始めるのにデータが必要ですか？
必ずしも必要ではありません。データ戦略の策定、ソースの特定、収集パイプラインの構築もお手伝いします。
AIモデルの精度はどのように保証しますか？
厳格な評価フレームワーク、クロスバリデーション、継続的な監視でモデルパフォーマンスを確保します。
ビジネスデータを基にチャットボットを構築できますか？
はい。RAGアーキテクチャにより、LLMを社内ドキュメント、データベース、業務プロセスに接続できます。
どのようなAI技術を使いますか？
OpenAI、Anthropic、Hugging Face、LangChain、Python MLエコシステム、クラウドAIサービスを最適な組み合わせで活用します。
機密データはどのように扱いますか？
暗号化されたデータ転送、ロールベースのアクセス制御を使用し、機密性の高いデータにはオンプレミスソリューションも対応可能です。
本番でモデルが期待通りに動作しない場合はどうなりますか？
すべてのデプロイに監視、アラート、再学習計画を含めています。
既存システムにAIを統合できますか？
はい——AIモデルをCRM、ERPや他のシステムに接続するAPIレイヤーを構築します。
AIプロジェクトには通常どのくらいかかりますか？
POCは4〜8週間で完了します。本番対応ソリューションは範囲によって通常3〜6ヶ月かかります。