01
AIエンジニアリング
AI Engineering
機械学習とLLMを、人が実際に使うプロダクトへ組み込みます。社内文書からの検索・回答、データの分類と抽出、予測まで対応し、いずれも納品前に評価工程を設けます。
- 本番投入前にテストセットで設計と評価を行う
- 社内データはアクセス権限を明確にしたうえで接続する
- モデル運用コストと代替手段をあらかじめ計画する
サービス
私たちが開発を担当する領域
新規システムの開発から、他社が構築した既存システムの拡張まで対応します。各案件は、着手前にスコープ、価格、担当チームを明確にします。
02
AIプロダクト開発
AI-powered Products
AI機能をプロダクトの中核に据えたWebプラットフォームです。ページの末尾に貼り付けたデモではなく、アシスタント、検索、ランキング、業務プロセスの自動化として実装します。
- ReactとNode.jsによるWeb開発
- 毎回同じ答えにならない機能のためのUX設計
- 回答品質を追跡する管理画面
03
モバイルアプリケーション
Mobile Apps
iOSとAndroidのアプリを、ネイティブまたはReact Native / Flutterによる単一コードベースで開発します。AIは用途に応じてオンデバイスとAPIを使い分けます。
- ネイティブiOS（Swift）とAndroid（Kotlin）
- React Native / Flutterによるクロスプラットフォーム
- ストア公開の準備と継続的なバージョン管理
04
クラウドとMLOps
Cloud & MLOps
AWS、Azure、GCP上でのアーキテクチャ設計と自動化を、コンテナ、CI/CDからモデルの配信、モニタリング、稼働後のdrift検知まで担当します。
- Docker、Kubernetes、Terraformによるインフラ構築
- テストを組み込んだ自動デプロイパイプライン
- モデル品質とコストのモニタリングダッシュボード
よくある質問
お客様からよくいただく質問
AIはどんな業務に向いていますか
言語や大量のデータを解釈する必要がある業務です。社内文書からの回答検索、ファイルやメールからのデータ抽出、問い合わせの分類、傾向の予測などが該当します。まず評価から始め、簡単なルールや業務プロセスの見直しのほうが有効であれば、そう提案します。
プロジェクトはどう始めますか
まずはお話から始めます。課題、希望するスケジュール、想定予算をお知らせください。何をすべきか、何を見送るべきか、どの程度の予算感かを率直に評価してお返しします。適切であれば、そのままスコープ定義に進みます。
他社が作った既存コードも引き継げますか
多くの場合は可能です。既存のコードとシステムを、アーキテクチャ、データ、セキュリティ、デプロイの観点から確認し、拡張するか、リファクタリングするか、作り直すかを明確にご説明します。
納品後はどうなりますか
すべてのプロジェクトに、不具合対応と効果測定のための稼働後サポート期間を設けています。AI関連の案件では、その後も品質とdriftのモニタリングを継続します。月額の保守契約を選ぶことも、コード、ドキュメント、設定一式とともに自社運用へ戻すこともできます。
解決したい課題はお決まりですか
どんなプロジェクトか、簡単にお聞かせください。実務に使えるご意見を添えてお返事します。