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。
Google Cloud AI 基盤開発の特徴を表示
Google Cloud AIのアーキテクチャ設計
AIサービスと既存データの連携
共通の認証・監視・運用設計
ガバナンスと監査を含む基盤構築
Artificial Intelligence
AI
Gemini Enterprise 導入支援として、導入判断から初期展開、データ連携、利用定着、運用・ガバナンスまで段階的に支援します。
Gemini Enterprise導入支援の特徴を表示
Gemini Enterpriseの導入目的と対象業務を整理
Google Workspaceと社内データを連携
クイックスタートからエージェント実装へ展開
権限・ログ・監査を含む運用設計
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。
AIエージェント実装支援の特徴を表示
AIユースケースと業務・判断フローを、実装可能な形へ整理
エージェントとツール・データを実装し、既存システムと権限を踏まえて安全に連携
評価・監視・ガバナンスを実装し、品質評価とガバナンスを運用へ組み込む
Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。
社内ナレッジ活用支援の特徴を表示
検索対象のナレッジと権限を整理
Agent Search・RAG・ベクトル検索を設計
PDFや表記揺れを含む社内情報を活用
検索品質を評価し継続的に改善
Data
データ基盤・分析
BigQuery 導入支援として、データ分析基盤 構築と既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用を支援します。
データ分析基盤構築・移行支援の特徴を表示
データ基盤とDWHの全体構成を設計
既存環境からの連携・移行を段階的に実施
運用開始後の性能とコストを継続して改善
BigQueryを中心としたデータ基盤設計
データ連携 システム開発、業務Webアプリ 開発、BI・可視化を組み合わせ、データを日常業務で使える仕組みへ実装します。
データ活用支援の特徴を表示
API・ファイル・データベース連携
業務Webアプリケーション開発
Looker・LookMLと指標設計
データモデル・可視化・運用改善
Cloud Infrastructure
クラウドインフラ
Google Cloud 導入支援として、インフラの設計・構築・運用を移行や継続改善まで一貫して支援します。
Google Cloud 設計・構築・運用支援の特徴を表示
アーキテクチャ設計から構築、移行まで一貫して支援
監視と障害対応を含む運用体制を設計
構成・性能・コストを継続的に改善
AWS 導入支援として、インフラの設計・構築・運用を移行、開発、性能改善まで一貫して支援します。
AWS 設計・構築・運用支援の特徴を表示
AWSアーキテクチャの設計・構築
監視・運用保守と障害対応
既存環境からのクラウド移行
開発・性能・コストの継続改善
Azure 導入支援として、インフラの設計・構築・運用を移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して支援します。
Azure 設計・構築・運用支援の特徴を表示
可用性・性能・セキュリティ・コストを考慮して設計
移行、構築、負荷試験まで一つの計画で実施
監視・運用保守とAzure活用開発を継続して支援
Azureアーキテクチャの設計・構築
Security
セキュリティ
ソフトウェア構成を把握し、脆弱性の評価と対応を開発・運用プロセスへ継続的に組み込む仕組みを設計します。
SBOM活用・脆弱性管理の特徴を表示
SBOMの作成・収集・更新方法を設計
脆弱性と影響範囲を関連付けて管理
対応優先度と担当・判断フローを整理
開発・インフラ運用へ継続的に組み込み
お客様の環境に合わせた支援の流れ
課題整理から設計・開発・構築、運用・改善まで、現在のフェーズに応じて必要な支援を組み合わせます。
目的と現状の整理
事業の目的と優先度、現在のシステム・データ・運用体制を確認し、取り組む範囲と進め方を明確にします。
設計・開発・構築
要件や予算、既存環境に合わせて必要な技術構成を設計し、クラウド移行、データ基盤、AI・業務システムの開発・構築・検証を進めます。
運用・継続改善
稼働状況、コスト、セキュリティ、利用状況を継続的に確認し、安定運用と事業・業務の変化に合わせた改善を進めます。