エージェントの開発だけでなく、それを全社で安全に運用するためのプラットフォームと、正しい判断を支えるデータ基盤まで一貫して提供します。
エージェントを安全に動かし、育て続けるための社内共通基盤。
複数のLLM・エージェントを全社で横断的に運用するための基盤を構築します。Model Gatewayによるモデルの統合管理、エージェントのオーケストレーション、ガードレール、可観測性までをKubernetes上にまとめ、オンプレミス・クラウドどちらにも展開できます。
業務に入り込み、成果を出すエージェントを設計から本番まで。
業務課題のヒアリングからPoC、本番運用までを一気通貫で支援します。社内ナレッジ検索、カスタマーサポート、定型業務の自動化、社内システムを操作するエージェントなど、目的に合わせて最適なアーキテクチャとモデルを選定し、継続的に改善します。
エージェントが正しく判断するための、信頼できるデータ基盤。
エージェントの品質はデータで決まります。社内に散在するドキュメントや業務データを収集・整備し、RAG用のベクトル検索やナレッジグラフ、権限を考慮したデータアクセスまで、AIが活用できる形でデータを提供する基盤を構築します。
Architecture
アプリケーションだけを作っても、AIは業務に定着しません。データ・プラットフォーム・インフラまで一貫して設計することで、安全で拡張可能なAI活用を実現します。
AI Agents
AI Agent Development
Agent Platform
AI Agent Platform
Data Platform
AI Agent Data Platform
Infrastructure
Cloud Native
Capabilities
AIエージェントの土台となる基盤構築・運用の領域でも、確かな実績と技術でお客様を支援します。
Kubernetes上にスケーラブルなDify環境を展開。ノーコードでのAIアプリ開発を社内に広げ、ワークフローを加速します。
Model Gatewayで複数モデルのルーティング、APIキー管理、レート制限、コスト最適化を実現する安全なLLM基盤を構築します。
オンプレミスKubernetesにCPU/GPUノードを追加し、Kubeflowによるファインチューニング環境とGPUリソースの効率的な共有を実現します。
Argo WorkflowsやKubeflow Pipelinesで、学習からデプロイまでのパイプラインを自動化。再現性の高いAI運用を実現します。
AIワークロードを含むシステム全体を、ビジネスの成長やトラフィックの急増に合わせて自動的にスケールさせます。
React / Next.js のフロントエンドから Go / Python / TypeScript のバックエンドまで、AIを組み込んだプロダクトを開発します。
Process
検証から本番運用まで、同じチームが伴走します。
業務フローとデータの現状を把握し、AIエージェントで効果が出る領域を特定します。
小さく作って素早く検証。精度・コスト・運用負荷を定量的に評価します。
Agent Platform・Data Platformを整備し、セキュアでスケーラブルな本番環境へ展開します。
評価とモニタリングを回し続け、エージェントとデータを継続的に育てます。