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AI infrastructure development

AI基盤開発サービス

AI開発に必要なアルゴリズムやデータ設計だけでなく、エンタープライズの情報基盤に求められるユースケースと要件を理解しながらシステム開発を支援しています。

AI基盤開発サービス

よくある課題と解決策
Problem & Solution

近年、ニューラルネットワークの有効活用をきっかけとして、大規模自然言語モデル(LLM)を初めとする生成AIの技術発達が進みました。そのような背景のなかで、企業のなかでも積極的にAIを取り入れた社内プロセスの開発や、AIを活用した新規事業の企画のような、"AI Adaption" と呼ばれる動きが活発になっています。

しかし、これまでのシステム開発とは異なり、AIを取り入れるにはアルゴリズムやデータ処理に対する高度な理解が必要です。また、AIを動かしたりAPIを利用するうえでコストを意識したアーキテクチャ設計や、AIが他人の個人情報を答えたりしないようにするためのセキュリティ設定が重要です。

弊社では、生成AIの基盤開発に必要なデータの構造化の支援、生成AIのタスク設計、セキュリティやコストを意識したアーキテクチャ設計を支援しています。

生成AI開発の課題と解決策

提供範囲 Service Scope

技術領域

LLM

  • ファインチューニング
  • マルチLLMオーケストレーション

RAG

  • 文書類似度検索 / VectorStore
  • 知識グラフ

技術スタック

LangChain / LlamaIndex / graphiti / Neo4j / OpenAI / Claude

技術チーム

  • AIエンジニア/機械学習エンジニア
  • 修士・博士課程修了者在籍
  • RAG / GraphRAG実務経験豊富なチーム構成