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BigTree108

AI開発

AI開発サービス:御社のシステムを通じて動作するAIエージェント、運用中のソフトウェアへの大規模言語モデルのAI連携、AIチャットボット、文書を対象としたAIナレッジ検索とRAG、文書処理、音声AIエージェント、Microsoft CopilotとCopilot Studioのエージェント、エンジニアリングチーム向けのAIコーディングアシスタント、MCPサーバー、プライベートLLMとファインチューニング、どこから始めるかを助言するAIコンサルティングを提供します。御社チームに加わる専任のAI開発者としても、プロジェクトを企画から納品まで一貫して請け負う形でも承ります。モデルの周辺のアプリケーションには、当社の.NET、Python、フロントエンド、QAのエンジニアが対応します。

提供するAI開発サービス

各ページで、対応する業務、進め方、クライアントから最初によく寄せられる質問をご紹介します。

サイト内のその他のAI・データ関連サービス

AIプロジェクトの進め方

  1. ユースケースとデータ

    コストを測定できる業務プロセスと、その背後にあるデータ、それを担当する人を、御社と一緒に選び、成功と見なす成果とあわせて文書に残します。

  2. まず評価セット

    実際の質問、文書、案件と、専門家が期待する回答を、開発前に合意します。後のどの変更も、同じ基準で採点できます。

  3. PoC(概念実証)

    ソリューションの中核を、御社自身のデータで数週間で構築し、評価セットで測定します。1リクエストあたりのコストも分かります。

  4. 開発と統合

    本番版を、サインイン、権限、ログ、エラー処理とともに御社のシステムに組み込みます。他のコードと同じようにレビューとテストを行います。

  5. パイロット

    少人数の実際のユーザーに使ってもらい、フィードバックを集め、失敗事例を評価セットに加えて、人への引き継ぎを調整します。

  6. 公開とモニタリング

    フィーチャーフラグの裏で段階的に展開します。品質、コスト、レイテンシ、ユーザーのフィードバックをダッシュボードに表示し、どれかが動いたときはアラートを出します。

  7. 改善

    新たな失敗事例、より新しいモデル、同じタスクをより安く動かす方法を評価セットでテストするため、システムは時間とともに良く、安くなっていきます。

AIシステムの作り方

機能より先に評価です。実際の質問と期待する回答のセットを御社と合意し、プロンプト、モデル、検索設定のあらゆる変更をパイプラインでそのセットに照らして採点し、各リクエストのコストとレイテンシを記録します。品質と支出は、デモから判断するのではなく、測定します。

モデルの出力と、検索で取得したテキストは、信頼できない入力として扱います。エージェントには、仕事に必要な最小限の認証情報だけを与えます。データの変更や支出を伴う操作は、担当者の承認を待ちます。キーはボールトから取得し、すべての操作を記録して後から追跡できるようにします。

データは御社の管理下に置きます。モデルは、入力を学習に使わないことを規約で定めたビジネス向けAPI経由で呼び出すか、御社自身のクラウドで動かします。個人データは、タスクに必要なときだけモデルに渡ります。

AI開発に関するご質問

どのようなAI開発サービスを提供していますか。

AIエージェントとマルチエージェントのワークフロー、既存のアプリケーション・SaaS製品・MVPへの言語モデルのAI連携、Web・アプリ・メッセンジャー上のAIチャットボット、文書を対象としたAIナレッジ検索とRAG、文書処理とデータ抽出、電話・アプリ向けの音声AIエージェント、Microsoft CopilotとCopilot Studioのエージェント、エンジニアリングチーム向けAIコーディングアシスタントの導入、MCPサーバー・ChatGPTアプリ・Claudeコネクタ、プライベートLLMの導入とファインチューニング、ユースケースのアセスメントからPoCまでのAIコンサルティングです。ワークフロー自動化、機械学習、コンピュータビジョン、MLOps、データアノテーションには、それぞれ専用のページがあります。

どの業界向けのAIを開発していますか。

AI製品そのもの(コパイロットからエージェント基盤まで)。フィンテック(カスタマーサポート、KYC書類の確認、コンプライアンス検索)。EC・小売(ショッピングアシスタント、商品検索、カタログコンテンツ)。ヘルスケア(診療記録の作成、患者とのコミュニケーション)。プロフェッショナルサービス(文書レビュー、リサーチ)。エンタープライズSaaS(製品内のアシスタント、エージェント、検索)です。

御社のデータが、他社のモデルの学習に使われることはありませんか。

ありません。入力内容を学習に利用しないことを規約で定めたビジネス向けAPIを使用します。OpenAI、Anthropic、Googleの各社から直接、またはAzureやAmazon Bedrock経由で利用するほか、データを外に出せない場合は、御社のクラウド上にホストしたオープンウェイトモデルを使います。

どのモデルを使いますか。

御社の評価セットに合格するモデルのうち、最も低コストのものを使います。OpenAI、Anthropic、Google、Mistralのモデルか、御社でホストするオープンウェイトモデルが候補です。プロバイダーはコード上で単一のインターフェースの背後に置くため、より新しいモデルや安価なモデルへの切り替えは、設定変更と評価の再実行だけで済み、作り直しは要りません。

ハルシネーション(事実と異なる回答)をどう防ぎますか。

検索で取得した情報源に基づいて回答し、引用元を示します。情報源から答えられない場合はそう答えるようモデルに指示し、答えられない質問も評価セットに残します。これにより、作り話の回答は減り、残る分も測定できます。ただし、現在のモデルで完全になくせるものはありません。

すでに運用しているシステムと連携できますか。

そこが業務の大半です。AIを、Microsoft 365、Azure、AWS、Google Cloud、.NET・Java・Python・Node.jsのアプリケーション、CRM・ERP・ヘルプデスクの各システムにAPI経由で接続します。連携は、それぞれの技術スタックを担当する当社のエンジニアが開発します。

公開後の運用は誰が担当しますか。

ご希望であれば、開発した同じ担当者が行います。品質、コスト、レイテンシはダッシュボードで確認でき、新たな失敗事例は評価セットに加わり、より新しいモデルや安価なモデルは、現行のものに置き換える前にテストします。または、評価セット、運用手順書、ダッシュボードとともに御社のチームに引き継ぎます。

開発したプロンプト、コード、モデルの所有権は誰にありますか。

御社です。すべてのスペシャリストはBigTree108と署名済みの契約を結び、成果物のすべてを会社に帰属させています。さらに、御社との契約により、その権利は御社に引き継がれます。コード、デザイン、ドキュメントは、当社だけが変更できる場所ではなく、御社のリポジトリとツールに納品します。

AI機能、エージェント、アシスタントをご計画ですか。

何に答え、何を実行させたいのか、データがどこにあるかをお知らせください。1営業日以内に、計画、候補者のプロフィール、またはモデルとアーキテクチャの推奨案をお届けします。