業務に組み込める、実用的なAIを。
企画から開発・運用まで
AIの活用は、モデルを選ぶだけでは完結しません。業務への適用、データとの連携、セキュリティ、そして本番運用まで、一貫して支援します。
AIアプリケーション開発
業務で使えるAIアプリケーションを開発します。既存の業務システムやデータベースと連携し、実際の業務フローの中で機能するAIを実装します。
- AIエージェント開発（業務自動化・マルチエージェント・既存システム連携）
- 生成AIアプリケーション開発（社内アシスタント・チャットボット）
- RAG・社内ナレッジ検索
- AI-OCR・文書処理
- 音声・画像AI（議事録作成・画像認識）
LLM基盤の構築
機密データを扱う企業向けに、オンプレミスや閉域網でLLMを稼働させる基盤を構築します。用途に応じて、クラウドLLMとのハイブリッド構成にも対応します。
- ローカルLLM構築（オンプレミス・閉域網・自社クラウド）
- クラウドLLM API連携・ハイブリッド構成
- ファインチューニング・モデルカスタマイズ
- 推論基盤・GPU環境の選定・構築
運用・品質管理
AIは導入して終わりではありません。回答精度の評価、誤回答（ハルシネーション）への対策、利用コストの最適化まで、本番運用を継続的に支えます。
- LLMOps・保守運用（監視・コスト最適化・モデル更新）
- 精度評価・ハルシネーション対策
- ガードレール（入出力の制御・情報漏えい対策）
AI導入コンサルティング
どの業務にAIを適用すべきかの検討から、PoCによる効果検証、社内ルールの整備まで、AI活用の第一歩を支援します。
- AI導入コンサルティング・PoC
- AIガバナンス・社内利用ガイドライン策定
- AI活用研修
ローカルLLMという選択肢
外部のAIサービスにデータを送れない業務でも、自社の管理下でLLMを活用できます。
データを社外に出さない
オンプレミスや閉域網、自社クラウド（VPC）内でモデルを稼働させるため、機密情報や個人情報を外部のAIサービスに送信せずに活用できます。
規程・規制への対応
金融・医療・公共分野などのデータ取扱い要件や、社内のセキュリティ規程に沿った構成を設計します。
コストの見通し
利用量に応じた従量課金に左右されにくく、大量処理や全社展開でもコストを見通しやすくなります。
自社データへの最適化
業務データや専門用語に合わせたファインチューニングやRAGにより、汎用モデルだけでは難しい精度を目指します。
対応技術
特定の製品に依存せず、要件・予算・セキュリティ水準に応じて最適な技術を選定します。
LLM
推論基盤
エージェント
検索・ベクトルDB
学習・カスタマイズ
音声・文書
インフラ
運用・監視
導入の進め方
小さく検証し、効果を確かめてから本番へ。段階的に進めることで、投資判断のリスクを抑えます。
Discovery
AIを適用する業務、利用できるデータ、セキュリティ要件を整理し、期待する効果と評価方法を定めます。
Proof of Concept
限定した範囲でプロトタイプを構築し、回答精度・処理速度・運用コストを実データで検証します。
Implementation
既存システムとの連携、権限管理、ログ・監視を含めて本番環境を構築し、業務に組み込みます。
Operation
利用状況と回答品質をモニタリングし、プロンプトやデータ、モデルを継続的に改善します。
ユースケース
社内問い合わせ対応
社内規程や業務マニュアルをもとに、従業員からの質問にAIが回答し、総務・情報システム部門の負担を軽減します。
文書検索・要約
契約書、議事録、技術文書など大量の社内文書から必要な情報を検索し、要点をまとめます。
帳票・契約書のチェック
請求書や申込書の読み取り（AI-OCR）、契約書の条項チェックなど、人手による確認作業を効率化します。
定型業務の自動化
データの集計、システムへの入力、レポート作成など、複数の手順にまたがる定型業務をAIエージェントが実行します。
開発支援
社内のコードベースを踏まえたコード生成・レビューを支援し、開発チームの生産性向上につなげます。
カスタマーサポート
FAQや過去の対応履歴をもとに、問い合わせへの一次回答や、担当者向けの回答案の作成を支援します。