01
クラウドAI環境設計・構築
AWS / GCP / Azure での LLM・ML 実行環境を設計から本番構築まで対応。要件に合わせた最適なアーキテクチャを選定。
Services · AI Infrastructure
AI基盤構築/運用
クラウドネイティブなAI基盤を、設計から運用まで一気通貫で。
企業のAIシステムを支えるインフラ層を、最適なアーキテクチャで設計・構築し、
継続的な運用・改善まで伴走します。
クラウド・LLMOps・RAG・セキュリティを組み合わせ、
現場で使われ続けるAI基盤を届けます。
Coverage
対応領域
AI基盤に必要な設計・構築・運用を幅広くカバー。
02
LLMOps / MLOps パイプライン
データ収集・学習・推論・モニタリングの自動化パイプラインを構築。モデルの品質を継続的に維持・改善する仕組みを整備。
03
RAG・ベクターDB 実装
企業の内部データと LLM を繋ぐナレッジ基盤を設計・実装。Pinecone / pgvector / Weaviate 等を用途に応じて選定・構築。
04
AI監視・コスト最適化
API コスト管理・異常検知・レイテンシ改善を継続的に実施。クラウド費用を可視化し、無駄のない運用体制を構築。
05
セキュリティ・ガバナンス
AI セキュリティポリシーの策定・アクセス制御・監査ログの整備。データ漏洩リスクを最小化した安全な AI 基盤を実現。
06
既存システム統合
レガシーシステムへの AI 機能追加・API 連携・マイグレーション支援。現行環境を活かしながら段階的に AI 化を進める。
Process
構築の流れ
現状診断から継続運用まで、一貫して伴走します。
STEP 01
現状診断・要件定義
既存環境・用途・スケール要件を整理し、最適なアーキテクチャを設計。コストと性能のトレードオフを明確にして方針を確定。
STEP 02
構築・実装
環境構築から統合テストまで、スプリント単位で素早く進める。フィードバックを取り込みながら段階的に本番品質へ引き上げ。
STEP 03
運用移行・継続改善
本番移行後も監視・最適化・追加機能開発を継続的にサポート。AI の進化に合わせて基盤自体もアップデートし続けます。
AI基盤の設計・構築・運用についてのご相談は、カジュアル面談でお気軽にどうぞ。
カジュアル面談を予約する →