AI基盤開発サービス

AI開発に必要なアルゴリズムやデータ設計だけでなく、エンタープライズの情報基盤に求められるユースケースと要件を理解しながらシステム開発を支援しています。

よくある課題と解決策Problem & Solution

近年、ニューラルネットワークの有効活用をきっかけとして、大規模自然言語モデル（LLM）を初めとする生成AIの技術発達が進みました。そのような背景のなかで、企業のなかでも積極的にAIを取り入れた社内プロセスの開発や、AIを活用した新規事業の企画のような、"AI Adaption" と呼ばれる動きが活発になっています。

しかし、これまでのシステム開発とは異なり、AIを取り入れるにはアルゴリズムやデータ処理に対する高度な理解が必要です。また、AIを動かしたりAPIを利用するうえでコストを意識したアーキテクチャ設計や、AIが他人の個人情報を答えたりしないようにするためのセキュリティ設定が重要です。

弊社では、生成AIの基盤開発に必要なデータの構造化の支援、生成AIのタスク設計、セキュリティやコストを意識したアーキテクチャ設計を支援しています。

提供範囲Service Scope

技術領域

• ローカルLLM
• RAG
  • 文書類似度検索 / ベクトルDB
  • 知識グラフ
• MCP

技術スタック

LangChain / LlamaIndex / graphiti / Neo4j / Kuzu / OpenAI / Claude

よくある質問FAQ

どの段階から相談できますか

AI活用のテーマが固まりきっていない企画段階から相談できます。ユースケース整理、データ確認、PoC設計、実装方針の検討まで、段階に応じて支援します。プロトタイプ構築をしながらの検証も可能です。

既存システムや社内データとの連携も可能ですか

可能です。既存の業務システム、ドキュメント、データベース、認証基盤との連携を前提に、RAGやAPI連携、権限設計を含めて検討します。MCP のような接続方式を使う場合も、権限と監査性を前提に設計します。

セキュリティやコスト面も相談できますか

相談できます。AI APIの利用コスト、データの取り扱い、アクセス制御、ログ管理、誤回答や情報漏えいを抑えるための設計を含めて支援します。