実ユーザーと実データに触れても壊れないAI機能を。
AIエージェント、LLMアプリ、カスタムMLモデルを、スライドではなく本番環境で動く形で作ります。すべての機能に、リリース前の評価セット、スケール前のコスト上限、そしてモデルが間違えたときのフォールバックを用意します。
得られるもの
- モデルOpenAI、Claude、オープンウェイト、セルフホスト
- 評価リリースごとのテストセット
- 根拠づけ自社データを出典付きで参照するRAG
- プライバシーゼロ保持またはセルフホスト対応
- コストトークン予算とキャッシュを標準装備
心当たりはありませんか？
デモは大好評だったのに、本番でモデルが顧客の前で嘘をつき始めた
プロダクトにチャットボットを付けたが、本当に役立っているのか誰にも分からない
先月OpenAIの請求額が倍になったが、どの機能が原因か分からない
顧客データを外部モデルに送ることに法務がOKを出さない
何年分ものデータが倉庫に眠っているのに、そこから何の予測も出てこない
AIベンダーはみな魔法を約束するが、必要なのは一つの業務を確実に自動化することだけ
作るもの
- 01
AIエージェントと自動化
CRM、ヘルプデスク、バックオフィスなど、お使いのツールの中で複数ステップのタスクを計画・実行するエージェント。ガードレール、承認ステップ、全アクションのログ付きです。
- 02
LLMアプリとRAG
自社のドキュメントやデータベースを対象にしたチャットと検索。出典を示す検索機能により、回答を「信じる」のではなく「確認できる」状態にします。
- 03
カスタムMLモデル
自社データで学習した分類、予測、画像認識のモデル。汎用モデルでは遅すぎる、高すぎる、あるいは精度が足りない場合の選択肢です。
- 04
データパイプラインと連携
データを取り込み・洗浄するパイプラインに、eval、ドリフト監視、リクエスト単位のコスト追跡を追加。劣化もコスト急増も、顧客より先に掴めます。
進め方
- 01
初回相談
自動化したい業務や答えを出したい問い、そしてお持ちのデータについて教えてください。契約義務はありません。
- 02
スコープと提案
モデルの選定、成功指標、運用コストの見積もりを含む固定スコープの計画を、コードを書く前にお渡しします。
- 03
スプリントで構築
まず評価セットを作り、次に機能を作ります。毎スプリント、ご自身で試せるステージング環境で評価セットに対して計測します。
- 04
リリースとサポート
デプロイ、監視、コストアラート、サポート期間。状況が変われば再学習やプロンプト更新も行います。
使用する技術
- OpenAI
- Claude
- DeepSeek
- Kimi
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face
- LangChain
- Scikit-learn
- OpenCV
- Python