対象
プロフェッショナルチーム / スタジオ
Random Walk について
あなたの管理下にとどまる AI システムを構築する。
Random Walk は、プライベート AI 技術スタジオです。私たちは、プロフェッショナルチーム、独立系スタジオ、そして明確なデータ境界を必要とする企業と連携し、それぞれの自社環境にシステムを展開します。
Field Deployment Engineering
FDE は、実環境に近い場所でエンジニアリング判断を行う。
FDE（Forward Deployed Engineering、オンサイトでのエンジニアリング協業）は、モデル、データ、デプロイ環境、ユーザーフィードバックをつなぎます。プロジェクトは常にオンサイトである必要はありません。必要なときは現地で協業し、リモートの方が適切な場合はリモートで進めます。
モード
FDE 協業
成果
プライベート AI システム
原則
明確に、抑制的に、検証可能に。
私たちは、明確な境界、少数の重要な能力、そして証拠に裏づけられたエンジニアリング成果を重視します。すべてのトレーニング実行、マージ、評価、デプロイは、出所、方法、リスク、責任を説明できるべきです。
原則 01
実在する課題から始める
私たちは、まずモデルを売ることはしません。顧客がなぜ private AI を必要としているのかを、先に理解します。
原則 02
システムを制御下に保つ
データ、モデル、runtime environments は、顧客自身の境界に沿って設計されるべきです。
原則 03
レビュー可能な成果を届ける
Training、evaluation、deployment、そして limitations は、顧客チームに明確であるべきです。
原則 04
プロジェクトを実際の利用へ進める
FDE collaboration を通じて、prototype、deployment、handoff をつなぎます。
デリバリー
成果物から仕事を定義する。
各プロジェクトでは、適応、評価、デプロイ、サポートへ進む前に、データ範囲、モデルパス、ランタイム環境、受け入れ基準、保守モデルを明確にします。
境界から始める
データがどこに存在し、モデルがどこで動き、結果がどのように移動し、各段階を誰が承認するのか。
能力を絞り込む
まず重要な少数のモデルワークフローを構築し、証拠がそれを支持する場合にのみ拡張します。
所有できる仕事を残す
ハンドオフ後も、ランタイムの挙動、制約、評価記録、フォローアップサポートが明確に残ります。