LLM / RAG 開発・検証
ChatGPT・Claude・Gemini を活用した社内ナレッジ検索や問い合わせ自動化を、PoC〜本番運用まで一貫支援。
Features
提供価値
プロジェクトを「成果」まで運ぶための具体的な提供領域。
データ分析基盤
BigQuery / Snowflake / dbt / Airflow を組み合わせ、ELT〜BI までモダンデータスタックを構築。
機械学習モデル
需要予測・異常検知・レコメンドなど、業務 KPI 直結のモデルを設計・運用。
AI 戦略コンサル
全社 AI ロードマップから個別ユースケースまで、ROI を可視化した上で計画実行。
Pillars
3つの柱
短期 PoC から中長期運用まで一貫したフレームワーク。
Build
PoC を短サイクルで実施し、検証結果を踏まえて MVP まで段階的に拡張します。
LLMRAGEmbeddingVector
Operate
LLMOps / MLOps を CI/CD に組み込み、品質と速度を両立。
GCPVertex AICloud RunCloud Build
Govern
PII マスキング・監査ログ・データリネージで、信頼できる AI 運用。
DLPAuditLineage
Packages
提供パッケージ
案件規模 / 期間 / フェーズに合わせて再利用可能な実装パッケージとして提供します。
01
AI / LLM PoC
業務適用シナリオの実証と意思決定材料の整備
02
RAG ナレッジ基盤
社内ドキュメントを RAG 化し問合せ自動化
03
データ基盤構築
BigQuery / Snowflake を中核に ELT〜BI まで構築
04
機械学習 / 予測モデル
需要予測 / 異常検知 / レコメンドの本番運用
05
AI エージェント開発
Claude Agent SDK / MCP による自社特化エージェント
06
LLMOps / 評価設計
プロンプト / 回答品質の継続評価と改善ループ
07
AI 戦略コンサル
全社 AI ロードマップと ROI 可視化
08
BI / ダッシュボード
Looker Studio / Tableau での経営ダッシュボード
よくあるご質問
PoC はどのくらいの期間でできますか?
プロジェクト規模やデータ準備状況によって異なります。お問い合わせの際にご相談くださいませ。
オンプレ・閉域でも導入できますか?
VPC Service Controls / CMEK / プライベート接続に対応しております。要件に合わせ閉域構成も可能です。