Google Cloud

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。

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。

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。

• 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。
• 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。
• 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。

Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。

• 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。
• 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。
• 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。

BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。

• データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。
• データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。
• 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。

分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。

• 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。
• 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。
• BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。

Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。

• アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。
• 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。
• 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。

ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。

• ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。
• スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。
• 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。

クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。

• 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。
• クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。
• アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。

オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。

• インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。
• 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。
• セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。

クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。

• ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。
• 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。
• 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。

grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。

• 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。
• 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。
• リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。