サービス
AI導入・構築支援
AI導入プロセス AI Implementation Process
ビジネス価値を最大化するための体系的なAI導入フレームワーク
A systematic AI implementation framework to maximize business value
課題定義 / Problem Definition
業務課題の明確化： AIで解決すべき具体的な業務課題を特定し、定量化可能な目標を設定
ステークホルダー分析： 関係者のニーズと期待値を明確化
KPI設定： 成功基準を定量的に定義
Problem Identification: Define specific business challenges to be solved with AI and set measurable goals
Stakeholder Analysis: Clarify needs and expectations of all stakeholders
KPI Setting: Establish quantitative success metrics
データ評価 / Data Assessment
データインベントリ： 既存データソースの調査とカタログ作成
データ品質評価： 量、質、代表性の分析
ガバナンス検討： プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス要件の確認
Data Inventory: Audit existing data sources and create catalog
Data Quality Assessment: Analyze volume, quality and representativeness
Governance Review: Validate privacy, security and compliance requirements
PoC開発 / Proof of Concept
技術選定： アルゴリズム、ツール、プラットフォームの選択
パイプライン構築： データ前処理からモデル出力までのフロー設計
検証評価： 小規模実証実験による技術的実現性の確認
Technology Selection: Choose algorithms, tools and platforms
Pipeline Development: Design workflow from data preprocessing to model output
Validation Testing: Confirm technical feasibility through small-scale experiments
本番展開 / Production Deployment
システム統合： 既存業務システムとの連携構築
スケーリング： 本番環境対応のためのインフラ設計
モニタリング： パフォーマンス追跡とアラート体制の整備
System Integration: Connect with existing business systems
Scaling: Design infrastructure for production environment
Monitoring: Implement performance tracking and alert systems
運用最適化 / Operationalization
継続的改善： モデル再学習とパフォーマンスチューニング
組織適応： 業務プロセス変更とユーザートレーニング
価値測定： ビジネスインパクトの定量評価とROI分析
Continuous Improvement: Model retraining and performance tuning
Organizational Adoption: Process changes and user training
Value Measurement: Quantitative impact assessment and ROI analysis
AI業務管理プラットフォーム
企業のAIモデル運用を一元管理する次世代プラットフォームです。 複数のAIモデルを単一インターフェースで監視・管理し、ビジネス価値を最大化します。
AI業務管理ダッシュボード
稼働モデル数
正常稼働予測精度
要監視データ処理量
正常精度トレンド
異常検知アラート
モデルA: 精度低下
2023/11/15 14:30
データ入力遅延
2023/11/15 10:15
処理待ちデータ増加
2023/11/14 16:45
導入事例の紹介
概要
行政書士業務におけるAIエージェントシステムで、 クライアントからの相談受付から書類作成まで一連の業務を自動化する仕組みです。 中核のGenerative AI LLMが情報検索・文書生成・品質管理を統合的に処理し、 行政書士の専門業務を効率化します。
主要コンポーネント
検索モデル (Retrieval Model)
- GenAI App - 生成AIアプリケーション
- Prompt - ユーザーからの質問/指示
- Structured Data Retriever - 構造化データ検索システム
- Unstructured Data Retriever - 文書などの非構造化データ検索システム
- Query - 検索クエリ
- Data - データソース
- Search - 検索機能
- Docs - 文書データ
内部ソース (Internal Sources)
- Structured Data - データベースなどの構造化データ
- Context - 文脈情報
- Software - 関連ソフトウェア
- Conditioner - データ整形コンポーネント
- Unstructured Data - 文書などの非構造化データ
- User - システム利用者
生成モデル (Generation Model)
- Prompt with Context - 検索結果を文脈に含めたプロンプト
- LLM - 大規模言語モデルによる回答生成
システムの特徴
ハイブリッド検索
構造化データと非構造化データの両方から同時に情報を検索・統合
文脈考慮型生成
検索結果を文脈としてLLMに提供し、精度の高い回答を生成
内部データ統合
企業内の様々なデータソースを活用可能なアーキテクチャ
AI実績(一部のみ)
| 項番 | プロジェクト概要 | 製品バージョン | 作業内容 | 作業規模 | 体制 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | クリエイティブアーツアカデミー向け AI搭載アート教育プラットフォーム構築 | AI Edu 2.1 | AI描画ツール開発・安全性確保機能実装・教師向け指導プログラム | 15人月 | 5人 |
| 2 | グローバル金融サービスグループ向け DeepSeek All-in-One Machine導入 | FinAI 1.0 | オンプレミスAI基盤構築・金融データカスタマイズ・エアギャップ環境設計 | 70人月 | 12人 |
| 3 | 玩具メーカー向け AIおもちゃデモシステム開発 | ToyAI 3.2 | LLW対話機能実装・安全性フィルター開発・プロトタイプ作成 | 10人月 | 3人 |
| 4 | セキュアガードソリューションズ向け AI搭載ドローンセキュリティシステム導入 | DroneSec 1.5 | 自律型ドローン開発・コンピュータビジョン実装・中央監視システム構築 | 40人月 | 8人 |
| 5 | マーケティングAIラボ向け 自律型マーケティングAIエージェントチーム構築 | MarketAI 4.0 | 40+専門AIエージェント開発・オーケストレーションシステム・ブランドボイス学習 | 120人月 | 15人 |
| 6 | エンタープライズソリューションズ向け 企業全体のLLW導入＆データ統合 | EntLLM 2.3 | LLWファインチューニング・データ処理パイプライン構築・オンプレミス推論エンジン | 160人月 | 18人 |
| 7 | クリエイティブデザインスタジオ東京向け AI強化デザインワークフロー統合 | DesignAI 1.8 | Vision LLW実装・画像生成モデル開発・フィードバック自動化システム | 60人月 | 10人 |