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。
ユーザー、チーム、プランごとのトークンとリクエストの上限を、段階的な機能縮退とわかりやすいクォータ通知とともに適用するサービスをデプロイします。予算を守り、特定のクライアントが他のクライアントのリソースを奪うことを防ぎます。
貴社のポリシーに合わせて調整したモデレーション分類器を構築・デプロイし、テキストや画像に含まれる有害、安全でない、またはポリシーに反するコンテンツに大規模にフラグを立てます。レビューキューが付属し、モデレーターの判断から継続的に再学習します。
話者分離、タイムスタンプ、分野別の語彙調整を備えたASRパイプラインを展開し、参加者に通知したうえで録音した通話や会議を正確に文字起こしします。お客様のインフラ上で動作するので、録音がお客様の管理下から出ることはありません。
全員に同じ商品を見せているネットショップやコンテンツサイト向けです。閲覧と購入から学習して各訪問者に合った商品を提案し、その上にお客様の業務ルールを重ねるレコメンドエンジンを構築します。
売上の低下、支払いの急増、システムエラーの急増など、おかしなことが起きたときに知りたい事業向けです。正常な状態を学習し、ノイズではなく本物の異常を通知するモデルを導入します。
ジェイルブレイク、データ漏えい、バイアス、ポリシー違反についてAIを自動的に検査する敵対的テストスイートを構築し、リリースのたびに再実行します。検出結果には、深刻度、再現手順、修正のためのガイダンスが付きます。
質問に答えるために、多くの記録をまたいで事実をつなぐ必要がある事業向けです。人、会社、製品、文書のつながりを示すマップと文書検索を組み合わせ、AIが複数ステップの質問に答えられるようにします。
画像とテキストの両方を対象とした検索と生成の仕組みを構築し、ユーザーが図、スクリーンショット、商品写真、ドキュメントを横断してまとめて検索できるようにします。画像は埋め込み化・検索され、周囲のテキストと併せて推論の対象となります。
お客様ごとやタスクごとにカスタムAIを提供する会社向けです。1つのベースモデルに多数の小さなカスタム追加分を差し替えて使う提供環境を構築し、専用サーバーなしで各お客様が調整済みの自分専用版を使えるようにします。
プルーニング、量子化、構造化圧縮によってモデルを縮小し、より厳しいメモリとコストの予算に収めます。その際、各ステップで品質とのトレードオフを測定します。品質基準を満たす最小のモデルをお届けします。
工場、研究所、非公開のアーカイブなど、データを完全にオフラインで保持する必要がある場所向けです。インターネットなしで動作する完全なAIシステムを納品します。モデル、文書検索、チャット画面が含まれ、署名付きのオフラインパッケージでのみ更新されます。
複数のアプリをAIバックエンドに接続するソフトウェアチーム向けです。再試行、ストリーミング、ログイン、エラー処理を組み込んだ型付きのコードライブラリを、チームが使う言語のドキュメントとサンプルとともに構築します。
AI検索がデモ用の構成では足りなくなった事業向けです。検索データベースを、成長と障害に対応できる本番構成に移行し、停止なしで切り替えます。
お客様の評価セットに対してプロンプトをプログラムで探索・最適化するハーネスを構築し、プロンプトエンジニアリングを測定可能な最適化問題として扱います。手書きのプロンプトを上回るプロンプトへと収束させます。
AIの出力を大規模に採点する必要があるチーム向けです。お客様の採点基準で回答を採点するAI審査員を構築し、人の評価と照合して、そのスコアを信頼できるようにします。
チャットボットが行き詰まってお客様をいらだたせている事業向けです。お客様のコンテンツから回答し、自信がないときやお客様が求めたときに、会話の文脈をすべて添えて担当者に引き継ぐチャットボットを構築します。
お客様のAIタスク向けに、網羅性のバランス、専門家によるラベル、判定済みのエッジケースを備えた、厳密にキュレーションされたゴールデンテストセットを構築します。これが、あらゆる評価と回帰チェックの基準となる正解データになります。
AI検索が古くなったり、毎晩作り直すのに莫大な費用がかかったりする事業向けです。変更があった部分だけを更新し、検索の一貫性を確認するチェック付きのパイプラインを構築します。
AIインフラに計測の仕組みを組み込み、GPUとトークンの支出をチーム、機能、顧客ごとに割り当て、アイドル状態のGPUや過大なモデルといった無駄を可視化します。リアルタイムのコスト状況と、具体的なコスト削減策をお届けします。
すでにKubernetesでソフトウェアを動かしていて、新たに自社のAIモデルを提供する必要があるテックチーム向けです。トラフィックが増えると拡大し、静かなときは縮小し、新しいモデルバージョンを安全に展開するモデル提供環境を構築します。
モデルの出力を厳密なJSONスキーマまたは文法に制約するレイヤーを構築し、後続のコードが不正な形式の応答で処理に失敗しないようにします。無効な出力は、生成時に制約されるか、修正されたうえで再検証されます。
完全一致のテキストだけでなく意味に基づいて重複に近いコンテンツを検出・削除するパイプラインを構築し、学習データセットやナレッジベースから冗長性を取り除きます。類似した項目をクラスタリングし、それぞれの中で最適な代表を残します。
お客様のクリックデータと関連性データでカスタムのクロスエンコーダー型リランカーを学習させ、ユーザーが実際に役立つと感じるものがランキングに反映されるようにします。リリース前に、汎用リランカーと比較したNDCGの向上を測定します。
複数のモデルプロバイダーを1つのAPIの背後に統合するゲートウェイを導入します。自動フェイルオーバー、負荷分散、プロバイダーに依存しないキーを備えています。あるプロバイダーの性能が低下したりレート制限がかかったりした場合、トラフィックはシームレスに切り替わります。
機密文書を扱い、AIの支援を受けたいが、サーバーのホストを含め誰にもデータを読ませられない会社向けです。封印された暗号化演算領域の内部にAIモデルを構築し、データがその内部にとどまった証拠をお渡しします。
部品番号、製品コード、その他スタッフが手作業で書き写す詳細が書かれたメール、文書、メモに埋もれている事業向けです。それらの詳細を自動で抜き出してスプレッドシートやシステムに入力するAIを学習させます。
受信したメッセージ、チケット、問い合わせを、確信度スコアと不明な意図用の区分を用いて、適切な意図とチームに振り分ける分類器を構築します。修正内容から再学習するため、時間とともに精度が向上します。
統一されたスタイルで大量の商品画像やキャンペーン画像が必要なブランドや代理店向けです。商品と見た目を学習した専用の画像生成環境を構築し、チームが1枚ごとの支払いなしで、ブランドに合った画像を作れるようにします。
AIで生成したテキストや画像に透かしとコンテンツの来歴情報を追加し、出力を検出してお客様のシステムまでたどれるようにします。AI生成コンテンツの表示、ブランドの保護、悪用の調査に役立ちます。
ユーザーのシグナルとレビュー担当者の判断を構造化された学習データに変換する、製品内のフィードバック収集・ラベリングプラットフォームを構築します。本番環境の出力から次のモデル改善までのループを完結させます。
文書を扱うAIアシスタントを運用していて、変更によって回答が良くなったのか悪くなったのか判断できないチーム向けです。システムが正しい文書をどれだけ見つけられるかを採点し、変更のたびに再実行するテスト環境を構築します。
お客様や製品が変わるにつれてAIモデルが古くなる会社向けです。新しいデータが届くとモデルを再学習し、テストして、旧モデルと少なくとも同程度の性能のときにだけ公開するパイプラインを構築します。
お客様に電話やアプリでAIと話してもらい、自然なやり取りをしたい事業向けです。聞き取り、お客様自身の情報から回答し、音声で返す音声エンジンを構築し、実際の会話のように通話者が割り込めるようにします。
推薦が常連のお客様にしか効かない店舗や予約サイト向けです。商品の特徴と訪問の状況を使って、初めての訪問者に良い商品を提案し、新商品に公平な機会を与える層を追加します。
データベースクエリやテストに合格しなければならないコードなど、自動でチェックできる回答をAIが出す必要があるソフトウェア企業向けです。お客様自身のチェッカーに照らしてモデルを学習させるため、実際に正しいものから学習します。
AIの請求額が増え続けているのに、誰が何を使っているか分からない会社向けです。すべてのAI通信の手前にひとつのゲートウェイを置き、各リクエストにチームのタグを付けて、費用を経理コードに振り分け、繰り返しのリクエストをキャッシュして費用を節約します。
最も使われているAI機能が、モデルそのものではなくモデル周辺のコードのせいで遅いソフトウェア企業向けです。遅いその1つの経路を高速なシステム言語で書き直し、インターフェースを同じに保つので、製品内の他の部分は変わりません。
AIエージェントを、何かが失敗するたびに最初からやり直す単純なスクリプトとして動かしている会社向けです。耐久性のあるワークフローエンジンに移し、すべてのステップが保存され、クラッシュしても止まった場所から再開し、支払いやメールなどの操作が二度実行されることがないようにします。
技術マニュアルや研究アーカイブなど、非常に大規模な自社文書ライブラリを持つ組織向けです。そのライブラリでオープンなモデルの学習を継続して、分野の用語を本当に理解させ、そのうえでお客様のタスク向けに微調整します。
AIが下した判断について、後で顧客から問われる可能性がある企業向けです。各判断を入力、モデルのバージョン、出力とともに編集できないログに記録するため、数か月後でも何が起きたかを正確に示せます。
店舗のカメラや工場のセンサーなど、多くの拠点の小型コンピューターでAIモデルを動かしている会社向けです。モデルの更新を安全に展開し、各拠点の状態と精度を見守り、問題があれば元に戻す一元管理を構築します。
同じポンプやモーターが監視システムごとに異なるIDを持っている工場向けです。それらを一つの資産レコードに照合し、共有データストアを構築するため、すべてのモデルとレポートが各機械のすべてのデータをまとめて参照できます。
思いついた設計のごく一部しか作れない酵素工学チーム向けです。自社のアッセイ結果でタンパク質AIを調整し、ラボに回す前に、毎日何千もの候補配列をスコア化します。
シミュレーションの実行のたびに何時間も待っているエンジニアリングチーム向けです。過去のシミュレーションと実際のセンサーデータで高速なAI代替モデルを学習させるため、エンジニアは設計ツール内でほぼ即座に答えを得られます。
NMRや質量スペクトルから構造を割り出すのに何時間も費やす分析化学者向けです。確認済みの構造で調整されたAIが、スペクトル解析ソフトウェアからランク付けされた候補構造を提案します。
シミュレーションが工場やラボの実測値からずれているエンジニア向けです。シミュレーターを実測値に一致させる未知の物理パラメータを見つけ、新しいデータが届くたびに自動で繰り返します。
テストは合格するのにバグを見逃しているソフトウェアチーム向けです。テストが実際には守れていないコードパスを見つけ、まさにその部分の新しいテストを作成し、テストカバレッジを低下させる変更のマージを防ぐチェックを追加します。
作成者がとうにいなくなった重要なシステムを運用している企業向けです。テストトラフィックのもとでコードが実際に何をしているかを観察し、その動作の検索可能なマップを作成し、誰かが変更する前にその動作を固定するテストを作成します。
上級エンジニアが同じレビューコメントを書き続けているソフトウェアチーム向けです。どのコメントが変更につながったか、どのマージが後で取り消されたかを含む、自社の過去のレビューでレビューボットを学習させ、新しいプルリクエストごとにチームのスタイルで最初のレビューを行います。
ユーザーのリクエストごとにAIの費用を払っているソフトウェア企業向けです。お客様自身の過去の回答を使って、リクエストの種類ごとにどのAIモデルで十分かを測定し、各リクエストを基準を満たす最も安いモデルに振り分けます。
AIアシスタントが文書から回答するが、しばしば間違える会社向けです。誤った文書を取得しているのか、正しい文書を読み違えているのかを調べ、検索を修正して、インデックスを再構築します。
ユーザーが似た質問を繰り返す製品向けです。優れたAIの回答を保存し、新しい質問が同じ意味であれば再利用するため、すでにある回答に再び費用を払う必要がなくなります。
AIの利用ログが大量にあり、汎用モデルが繰り返し間違えるタスクがある企業向けです。過去のリクエストとチームの修正内容を学習データに変換し、独自のチューニング済みモデルを学習させ、標準モデルを上回るかどうかを実証します。
AI機能があり、サポートの受信トレイが過去のミスであふれている企業向けです。クローズしたチケットとチームの修正内容を、AIが合格しなければならないテストに変換し、変更のたびに実行して、失敗したものを報告します。
複数のAI機能を運用していて、それぞれのコストと効果が分からなくなっている会社向けです。すべてのリクエストを質問から結果まで追跡するので、機能ごとの支出と品質を並べて確認できます。
クラウドの請求額が増え続けている会社向けです。繁忙期を含む一巡の期間にサービスが実際に使う量を測定してサイズを調整し、適切なオートスケーリングとより安い予備容量を追加して、何かが遅くなれば自動で元に戻します。
チームが「今月、傘の販売数が減った店舗はどこか」のような質問をチャットですると、お客様自身のデータベースから取り出した回答が、処理内容とともに返ってきます。
AIアシスタントがお客様の製品にサインインし、お客様が設定した制限の範囲内で顧客に代わって製品を使えるようにする接続を構築・展開します。
製品で使っているAIモデルの提供が終了する際に、後継モデルへ移行し、切り替え前に実際のリクエストで同等に機能することをテストします。
誰かがノートブックで作成した予測モデルを引き継いで再び動く状態にし、システムから利用できる正式なサービスとして、機能し続けているかのチェック付きで運用します。
チームがダウンロードするすべてのAIモデルやデータセットについて、使用可能になる前に、隠れた有害コードやライセンス上の問題がないかを自動で確認します。
お客様のデバイスからセンサー記録を収集し、重要なイベントを認識する小型モデルを学習させ、デバイスのチップに収めます。
非公開データで学習したAIモデルを公開する前に、そのデータを再現させられるかをテストし、再現できる場合は公開を止めます。
AI機能に寄せられるすべての質問をトピックごとにまとめ、うまく対応できていない種類のリクエストを示すので、次に何を改善すべきかがわかります。
チャットボットの更新を公開する前に、現実的な練習会話を数百件実行し、どこで失敗したかをお示しします。
何か月もかかる手作業のタグ付けの代わりに、専門家のルールを使って、お客様のレコードを独自のカテゴリーに分類するモデルを構築します。
既存のAIモデルに確信度チェックを追加し、確実な場合にのみ自動で処理し、それ以外はチームに回すようにします。
AIモデルがミスをする具体的なケースの種類を見つけて名前を付け、更新のたびに確認し続けます。
お客様のソフトウェアに、各顧客が自社のデータで独自のバージョンのAIを学習させられる機能を追加し、公開前にテストします。
顧客が自社のサーバーやクラウドアカウントにインストール・更新できるよう、ライセンスキー付きでお客様のAI製品をパッケージ化します。
お客様自身のコードベースでコード提案モデルを学習させ、お客様のサーバー上で運用するので、コードを社外に出すことなく、開発者はコードに合った提案を受けられます。
AIエージェントと業務システムの間にチェックポイントを設け、お客様が許可したことだけを実行できるようにし、リスクのある操作は人の承認を待つようにします。