AIエンジニアリング & プラットフォーム開発
包括的なAIエンジニアリング：LLM、RAG、AIエージェント、ファインチューニング、コンピュータービジョン、予測分析、MLOps、AIインフラストラクチャ。戦略から本番まで...
プロトタイプから本番まで4〜8週間、複雑さに応じて変動
提供内容
LLM統合とRAGパイプライン
お客様のデータ上に構築された検索拡張生成システム。ベクターデータベース、埋め込みパイプライン、セマンティック検索を備え、お客様自身のインフラ上にデプロイ。
AIエージェント開発
内部自動化、カスタマーサポート、コードレビュー、データ分析のためのカスタムAIエージェント：ガードレール、ヒューマンインザループレビュー、精度監視付き。
モデルファインチューニングとトレーニング
分類、抽出、要約などの専門タスク向けにドメインデータでファインチューニングされたモデル：ベンチマーク評価と本番デプロイメント付き。
AIプラットフォームアーキテクチャ
エンドツーエンドのAIプラットフォーム設計：推論API、モデルサービング、オーケストレーションパイプライン、モニタリング、本番AIワークロードのコスト最適化。
コンピュータービジョン
YOLO、EfficientNet、Vision Transformerによる物体検出、画像分類、OCR、動画分析。エッジデバイスとクラウドにデプロイ。
予測分析と機械学習
XGBoost、LightGBM、アンサンブルモデルによる時系列予測、異常検知、顧客セグメンテーション、レコメンデーションシステム。
MLOpsとAIインフラストラクチャ
自動トレーニングパイプライン、モデルレジストリ、A/Bテスト、ドリフト監視、ML用CI/CD。KubeflowまたはMLflowを使用してKubernetes上にデプロイ。
AI戦略コンサルティング
AI準備状況評価、ユースケース発見、ROI分析、実装ロードマップ。実際のデータに基づくビルドvsバイの意思決定。
会話型AIとチャットボット
マルチチャネル統合（Web、WhatsApp、Telegram）、マルチターンコンテキスト処理、バックエンドシステム接続を備えたLLM搭載チャットボット。
AI向けデータエンジニアリング
ETL/ELTパイプライン、データレイク、特徴量ストア、非構造化データ処理。AIトレーニングと推論の準備が整ったデータ。
AIセキュリティテスト
プロンプトインジェクションテスト、敵対的攻撃シミュレーション、モデル抽出テスト、データ漏洩評価。実装ロードマップ付き修復レポート。
音声・音声AI
音声テキスト変換（STT）、テキスト音声変換（TTS）、音声エージェント、Whisper、ElevenLabs、カスタムモデルによる音声感情分析。
マルチエージェントシステム
役割割り当て、エージェント間通信、複雑なタスクオーケストレーションを備えたマルチエージェントアーキテクチャ。LangGraph、CrewAI、またはカスタムオーケストレーションでデプロイ。
ベクターデータベースと検索
Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvusを使用したベクターデータベースソリューション。最適化された埋め込みパイプライン、ハイブリッド検索、本番RAG向けセマンティックキャッシング。
エッジAIとオンデバイスML
エッジデバイスへのAIモデルデプロイメント：TensorFlow Lite、ONNX Runtime、CoreML。低レイテンシとオフライン動作に最適化。
合成データ生成
実データが不足している場合や機密性が高い場合に、モデルトレーニング用の合成データを生成。元データの統計的分布と特性を保持。
AIコスト最適化
推論コスト最適化：量子化、プルーニング、蒸留、キャッシング、タスクごとのモデル選択。AI運用コストを40〜70%削減。
当社のプロセス
AI準備状況評価とユースケース発見（第1週）
ソリューションアーキテクチャとモデル選択（第2週）
プロトタイプ開発とベンチマークテスト（第3〜4週）
既存システムとデータパイプラインとの統合（第5〜6週）
モニタリングとガードレール付き本番デプロイメント（第7〜8週）
パフォーマンス監視と反復（継続）
成果物
- ✓AI準備状況評価とユースケース推奨
- ✓デプロイされた本番対応AIパイプラインまたはエージェント
- ✓ベンチマーク付きモデル評価レポート
- ✓統合文書とAPI仕様
- ✓精度とパフォーマンスのモニタリングダッシュボード
- ✓チーム向けトレーニング文書
技術スタック
よくある質問
AIエンジニアリングからどのようなROIが期待できますか？
ほとんどのクライアントは最初の四半期で手動処理時間が40〜70%削減されるのを確認しています。コードを書く前に予測ROIモデルを構築します。
オープンソースモデルと商用APIのどちらを使用しますか？
ユースケースによって異なります。レイテンシ、精度、コスト、データセキュリティ要件に基づいて両方を評価します。機密データの場合は、お客様のインフラ上にオープンソースモデルをデプロイします。
本番環境でのAIの幻覚をどのように防止しますか？
ガードレール、重要タスクのヒューマンインザループ、検証済みデータソースを使用したRAG、実際のデータに対する継続的な精度監視。
コンピュータービジョンは行っていますか？
はい。YOLOとVision Transformerによる物体検出、OCR、動画分析。要件に応じてクラウドまたはエッジデバイスにデプロイします。
AI運用コストは最適化されていますか？
はい。量子化、プルーニング、キャッシング、タスクごとのモデル選択。クライアントは通常、最適化後に推論コストを40〜70%削減します。
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