主な機能
01RAGパイプライン
コンテキスト対応AIアプリケーションのための検索拡張生成システム。
02安全性強化
信頼性の高い責任あるAIの行動を保証するためのガードレールと安全対策。
03推論最適化
効率的なAIモデルデプロイメントのためのパフォーマンス最適化とオーケストレーション。
04モデル監視
モデル性能とビジネスインパクトの包括的な監視と評価。
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サービス概要
AI・MLエンジニアリング
Turning models into systems that are measurable, operable, and safe to ship.
モデルを信頼性の高い製品に変えるには、検索、評価、安全性の強化が必要
4 主要能力5 成果物5 ツール群
主な機能
主要な対応内容
課題を解き、システムを運用可能に保つために使う主要な能力です。
私たちのアプローチ
この支援で何を解き、どう進めるか。
RAGパイプライン、評価ハーネス、ガードレール、推論オーケストレーション
主な課題モデルを信頼性の高い製品に変えるには、検索、評価、安全性の強化が必要
成果物納品物、文書、運用ガイドまで含め、引き継ぎ後も使い続けられる形でまとめます。
交付内容
引き継ぎ後もチームに残り、運用できるもの。
納品物、文書、運用ガイドまで含め、引き継ぎ後も使い続けられる形でまとめます。
成果物
01検索インデックスとベクトルデータベース設定
効率的な情報検索とコンテキスト強化のための最適化されたセマンティック検索インフラ
02評価レポートと安全性評価
安全性とバイアス評価フレームワークを含む包括的なモデル性能分析
03プロンプトライブラリと最適化ガイドライン
一貫性のある高品質なAIインタラクションのためのキュレーションされたプロンプトコレクションとベストプラクティス
04モデルサービングとスケーリング設定
コールドスタート最適化、レイテンシ予算、コスト予測を含む自動スケーリング推論セットアップ
05モデル更新とロールバックの運用手順書
安全なモデル入替、カナリアデプロイ、ロールバックトリガーの手順
技術スタック
01ベクトルデータベース (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
セマンティック検索と類似性マッチングのための高性能ベクトルストレージ
02実験追跡 (Weights & Biases, MLflow)
モデル評価、ハイパーパラメータ探索、データセットバージョニング
03サーバーレス推論 (AWS Lambda, Vercel)
自動スケーリングを備えたスケーラブルでコスト効率の良いモデルデプロイメント
04LLM評価 (Promptfoo, Braintrust)
プロンプトの回帰テスト、ガードレール検証、品質スコアリングの自動化
05オーケストレーション (LangChain, LlamaIndex)
エージェントワークフロー、ツール使用ルーティング、検索チェーン構成
成果
Case Study: Retrieval-Augmented Support Assistant
B2Bの SaaS プラットフォームが、12,000ページの技術ドキュメントライブラリからセルフサービスでサポートチケット量を削減する必要がありました。以下を設計・納品しました：
01
12,000ページ以上をインデックスするハイブリッド検索パイプラインを構築 — 概念クエリに密ベクトル、正確な用語にBM25、ドキュメント更新時の自動再インデックス
02
ソース帰属付きプロンプトオーケストレーションを実装 — 応答が特定のドキュメントセクションを引用し、本番でのハルシネーション率を2%未満に削減
03
サーバーレス推論にデプロイ、P95レイテンシ800ms未満 — 0から200同時セッションまで自動スケーリング、モデルウォームアップによるコールドスタート最適化
04
初回回答精度を32%向上 — 平均チケット解決時間が4.2時間から1.1時間に短縮、L1サポートチケットの40%を自動転送
