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。
Google Cloud AI 基盤開発の3つの領域
AIサービスの選定から既存システムとの接続、運用開始後の管理までを、3つの領域に分けて一体で設計・構築します。
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。
PoCから本番運用、その先の展開まで支える共通AI基盤
AIサービスごとに認証、データ連携、監視を個別構築すると、ユースケースを追加するたびに運用が複雑になります。grasys（グラシス）はGoogle Cloud上で、モデルや検索などのAI機能、企業データ、業務アプリケーション、運用・ガバナンスを一つの基盤として設計し、継続的に拡張できる環境を構築します。
- 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
共通AI基盤がもたらす4つの価値
開発基盤の共通化
認証、実行、監視の共通部分を整え、ユースケースごとの重複を減らします。
データ連携の再利用
接続方式と権限を整理し、複数のAIアプリケーションから利用しやすくします。
運用・監査の一貫性
ログ、評価、変更の流れを共通化し、運用状況を確認できるようにします。
ユースケース追加への拡張性
新しいモデルや業務を追加するときも既存の基盤を活かせる構成にします。
AI・データ活用の導入事例
AI、検索、データ基盤を業務へ取り入れた事例をご紹介します。
LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化
Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。
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限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援
開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。
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AI基盤開発の進め方
現状整理から運用開始までを4段階で進めます。
ユースケースと要件の整理
対象業務、データ、利用者、品質、セキュリティと運用要件を確認します。
基盤・連携設計
AIサービス、実行環境、認証、データ連携、監視の構成を設計します。
構築・実装・検証
共通基盤と接続を実装し、対象ユースケースを使って機能と運用を検証します。
運用・拡張
監視、評価、監査を開始し、新しいユースケースへ段階的に展開します。
よくあるご質問
Google Cloud AI 基盤の範囲と進め方に関する主なご質問です。