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Outcome

自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい

業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。

複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現

Current State

実現したい状態

  • AIを使う業務と期待する効果を明確にする
  • 小規模な検証で品質と実現性を確かめる
  • 本番運用で安全に改善を続けられるようにする

実現したい状態から、進め方を具体化します

構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。

Related Services

関連するサービス

課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。

Google Cloud AI 基盤開発
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。

  • AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。
  • データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。
  • 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。
Gemini Enterprise導入
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。

  • 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。
  • 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。
  • 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。
AIエージェント実装
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。

  • 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。
  • エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。
  • 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。

Proof / Case Study

関連する導入事例

LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化

Capy株式会社

LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化

業界
IT・デジタルサービス
サービス
データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ
課題
大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。
支援
BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。
成果
毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。

実現したい状態から、進め方を具体化します

構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。

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