社内に置く、自社専用のAIアシスタント
4プラン · 月払い・3か月ごと・年払い制作期間 2〜5日文書を外部のAIサービスに送れない会社向けです。お客様自身のサーバーまたはプライベートクラウドにオープンなAIモデルを導入し、スタッフが下書き、要約、質問にAIを使いつつ、ネットワークの外には何も出ないようにします。
お客様専用のプライベートAIを構築・運用し、データを社内に留めたまま活用できます。
文書を外部のAIサービスに送れない会社向けです。お客様自身のサーバーまたはプライベートクラウドにオープンなAIモデルを導入し、スタッフが下書き、要約、質問にAIを使いつつ、ネットワークの外には何も出ないようにします。
AIに自社なりの書き方や分類をさせたい事業向けです。お客様の例データを、独自に学習したモデルに変える再現可能なプロセスを構築し、新しいバージョンを公開する前に、取り置いた例でテストします。
スタッフやお客様が探す文書が大量にある事業向けです。文書を読み込み、正確な出典を引用して質問に答えるAIを構築し、お客様自身の実際の質問でテストします。
すべてのモデルやプロンプトの変更を、リリース前にゴールデンデータセットに照らしてスコア化し、性能低下を自動で検出する、バージョン管理された評価スイートを構築します。結果は時系列で記録されるため、リリースごとの品質の推移を確認できます。
テキストがモデルやログに届く前に、氏名、メールアドレス、カード番号、健康関連の識別子、カスタムのエンティティを検出して秘匿化する、インラインのレイヤーを構築します。秘匿化は、許可された場合にセキュアなボールトを通じて元に戻せるため、後続のシステムは引き続き機能します。
AI機能があり、あるバージョンが別のバージョンより優れている証拠がほしい事業向けです。プロンプトやモデルのバージョン間で実際のトラフィックを分け、実際の業務成果を測定する実験を構築します。
AIを高速に、オフラインで、またはプライベートに動かしたいアプリ開発者向けです。モデルを小さくして、スマートフォンアプリ、ブラウザアプリ、デバイスの内部に導入し、サーバーなしで動かします。
まれなケースの例がAIに不足しているチーム向けです。現実的な架空の例を生成し、実際のデータと照らして確認し、何がなぜ生成されたかを記録するパイプラインを構築します。
すべてのモデルの応答がユーザーに届く前に、スキーマを適用し、安全でないコンテンツやポリシーに反するコンテンツをブロックし、事実の根拠を確認する検証レイヤーを構築します。基準を満たさない出力は、そのまま出されるのではなく、自動修正または再試行されます。
ユーザーの高評価・低評価、修正、選択を取り込み、DPO/RLHFの学習シグナルに変えて、モデルを貴社のユーザーに合わせて着実に調整するフィードバックループを構築します。各サイクルは検証用に取り分けたデータセットで測定し、実際の改善を確認します。
負荷がかかると容量を増やし、アイドル時には減らす、キューイングと優先度クラスを備えたオートスケーリングのGPUインフラを構築します。ジョブと推論がプールを効率的に共有するため、アイドル状態のアクセラレーターに支払う必要がなくなります。
高価なサーバーで独自のAIモデルを動かしている事業向けです。モデルの提供方法を調整し、同じハードウェアでより多くのリクエストをより速く処理できるようにして、前後を測定します。
生成された各主張を元の文章と照合し、裏付けのない記述にフラグを立てるかブロックする、根拠検証ツールをデプロイします。忠実性をリアルタイムでスコア化し、回答がずれた場合は再生成させることができます。
大規模モデルの挙動を小型で安価なモデルに蒸留し、貴社のタスクにおける品質の大部分を保ったまま、わずかなコストで実行できるようにします。教師モデルの出力を生成し、生徒モデルを学習させ、品質の差が許容範囲であることを実証します。
要約、下書き作成、検索、分類などのAI機能を、適切な認証、レート制限、エラー状態、分析を備えた形で既存のアプリに直接組み込みます。デモではなく、貴社のスタックで動く本番用コードとして提供します。
ユーザー入力や検索された文書に隠されたプロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みを検出して無力化する防御レイヤーを構築します。信頼できないコンテンツを隔離し、命令を取り除き、害が生じる前にツールの悪用をブロックします。
AI機能を公開または拡大する事業向けです。AIに対して多数のユーザーが同時にアクセスする状況を再現し、応答の速さ、どこで壊れるか、成長に必要な容量を示します。
入力の分布と出力の品質を時系列で監視し、モデルが学習時のベースラインから逸脱し始めたときにアラートを出すモニタリングをデプロイします。データドリフトとコンセプトドリフトを区別するため、再学習すべきか見直すべきかがわかります。
自社でモデルを学習・運用しているチーム向けです。学習とライブ予測の両方に同じデータ定義が使われるように特徴量ストアを構築し、モデルをひそかに壊す不一致をなくします。
チェックポイント、再試行、コスト管理を備え、数百万件のレコードに対してモデルを効率的に実行するパイプラインを構築します。大規模なスコアリングジョブは夜間に実行され、中断されても問題なく再開します。
トラフィックのごく一部を新しいバージョンに送り、品質とエラーの指標を監視し、数値に基づいて自動で昇格またはロールバックする、段階的なモデルのロールアウトを構築します。問題のあるモデルがすべてのユーザーに届くことはありません。
専門用語のせいでAI検索が的外れになる事業向けです。お客様の用語と例で検索モデルを学習させて適切な文書が見つかるようにし、標準のモデルと比べた改善を測定します。
会話履歴を保存、要約、検索するメモリレイヤーを構築し、アシスタントがコンテキストウィンドウを超えることなく、セッションをまたいでユーザーを記憶できるようにします。階層的な要約によって、想起とコストのバランスを取ります。
多くの法人のお客様向けにAI機能を追加するソフトウェア企業向けです。各お客様のデータを厳密に分離し、利用量を計測し、プランごとに上限とモデルを設定できるバックエンドをひとつ構築します。