提供内容
- 自社文書をもとに答えるナレッジアシスタント（RAG）
- カスタム大規模言語モデルアプリケーション
- 予測、スコアリング、異常検知のための機械学習
- カメラ、文書、品質検査のためのコンピュータビジョン
- AI向けデータパイプライン
- 既存アプリへのモデル統合
- AI品質の評価と監視
- プライベートモデルとオンプレミスモデル
- AI導入準備の評価
AI統合とインテリジェントシステム
進め方
- 1
評価
データ、ユースケース、制約を確認します。
- 2
データの準備
モデルに必要なデータをパイプラインで収集、整備、保護します。
- 3
構築と評価
明確な品質基準でモデルとアシスタントをテストします。
- 4
統合と監視
システムにデプロイし、本番環境で見守ります。
AI統合とインテリジェントシステム
お客様にとっての変化
- 01
自社の知識に基づく回答
すべての回答に根拠となる文書を示すアシスタント。
- 02
モデルに裏付けられた意思決定
お客様のデータで構築する予測、スコア、アラート。
- 03
使い慣れたツールの中の AI
孤立した仕組みではなく、既存のシステムに統合します。
活用シーン
規程と手順のアシスタント
社員が普段の言葉で質問し、出典付きの回答を得られます。
需要予測とリスクスコアリング
需要、解約、信用リスクを予測し、その根拠を説明します。
自社サーバー上のプライベート AI
データを社内にとどめる必要があるときは、モデルも社内で稼働させます。
AIが役立つところ
回答は自社の情報源を引用し、データを社外に出せない場合はモデルを自社サーバーで動かせます。品質はリリースの前後で測定します。
すべてのエージェントは、お客様が設定した制限の中で動き、すべての操作を記録し、機密性の高い処理の前には人に確認し、リリース前にテストされます。
AIと自動化を見る使用技術
- Python
- PostgreSQL
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Hugging Face
- LangChain
- Ollama
AI統合とインテリジェントシステム
よくある質問
よくいただくご質問に、簡潔かつ率直にお答えします。質問を開くと回答をご覧いただけます。
自社の文書をもとに質問に答え、使った情報源を示すアシスタントです。答えを確認できます。
はい。データを社内にとどめる必要がある場合は、プライベートモデルやオンプレミスモデルを導入します。
いいえ。データはお客様のものであり、お客様のシステムにのみ使われます。