AI基盤構築／運用

AI基盤の、どの層でも担当できます。

一般的なAI基盤の構成です。必要な層だけを頼むことも、全体を任せることもできます。

1. 業務アプリ・既存システム

   使う人が触れるところ

   • 社内ツール・チャットへの組み込み
   • 既存システムとのAPI連携
   • レガシー環境からの段階的な移行

2. LLM・ナレッジ

   社内データを答えに変える

   • RAGの設計・実装
   • ベクターDBの選定（pgvector・Pinecone・Weaviateなど）
   • プロンプト・ガードレールの設計

3. LLMOps・監視

   品質とコストを保つ

   • 学習・推論・評価のパイプライン自動化
   • 精度とレイテンシのモニタリング
   • APIコストの可視化と最適化

4. クラウド

   土台になる実行環境

   • AWS・GCP・Azureの環境設計と構築
   • 本番・検証環境の分離
   • IaCによる再現性のある構築

セキュリティ・ガバナンス

すべての層にかかわる。アクセス制御、監査ログ、利用ポリシー、データの持ち出し対策。

進め方

スプリント単位で区切り、動くものを見ながら本番の品質に近づけます。

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   現状を診断する

   既存環境・用途・規模を整理し、性能とコストのバランスを見ながら構成を決めます。

2. 2

   構築する

   スプリント単位で環境構築から結合テストまで進め、途中で動くものを確認しながら仕上げます。

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   運用し、改善する

   本番移行後も監視と最適化を続け、モデルやサービスの進化にあわせて基盤を更新します。

こんなときに、ご相談ください。

よくある課題と、私たちの対応です。

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構成の相談から、始められます。

いまの環境と、やりたいことを聞かせてください。30分・オンラインで、費用はかかりません。