測定可能な価値を生むAIを構築します。ツールやAPIを使うマルチステップエージェント、社内データに根拠を持つRAGナレッジアシスタント、既存プロダクトに組み込むコパイロット、品質を管理する評価パイプラインまで。OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、オープンモデルに加え、LangChain、LangGraph、Vercel AI SDKなどを活用。AI監査とデータ準備から、エージェント設計、ヒューマンインザループ、本番連携、モニタリングまで、信頼できるシステムを届けます。
主なケイパビリティ
バズワードではなく、この案件で実際に提供する能力です。
AIエージェント & ツール利用
計画し、ツールとAPIを呼び、エラーから復帰し、業務を完遂するマルチステップエージェント。
予測モデル
自社データで学習し、本番で監視する予測・スコアリング・レコメンドモデル。
RAG & ナレッジシステム
ドキュメント、チケット、DBを根拠に回答するRAG。グラウンディングと引用付き。
エージェンティック自動化
高リスク判断は人が確認できる、ヒューマンインザループの自動化。
使用技術
トレンドではなく課題に合う、実証済みのツールとプラットフォームを選びます。
アプローチ
課題から本番までの明確な道筋。サービスごとに合わせ、一律の型にはしません。
AI監査
ユースケース、データ準備、リスク
エージェント設計
ワークフロー、ツール、RAG、ガードレール
構築 & 評価
プロンプト、エージェント、モデル、評価
統合
プロダクト、API、業務ツールへ埋込
デプロイ
コストと安全性を制御した本番化
監視
品質、ドリフト、フィードバック、改善
なぜ重要か
プロダクト品質、速度、事業インパクトで測れる成果を目指します。
本物の自動化
止まるチャットデモではなく、手作業を減らすエージェントとワークフロー。
根拠ある回答
でっち上げではなく、自社データを引用するRAGと分析。
コスト規律
品質を保ちつつトークン費用を抑えるモデル選定、キャッシュ、評価。
プロダクト優位
業務の中に根ざし、簡単には真似できないAI機能。