私たちは、再学習（Fine-tuning）に頼らず、高精度な生成AI環境を構築する支援を行っています。大規模な学習や高価なGPU環境を必要とせず、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を中心とした仕組みによって、特定ドメインに最適化されたLLM（大規模言語モデル）環境を実現します。
お客様の業務やデータ特性に合わせて、検索・要約・プロンプト設計・評価手法などを組み合わせることで、「現場で使える」「正確で」「継続的に改善できる」AI活用基盤を構築します。
生成AIの導入にあたっては、多くの企業が次のような課題に直面しています。
1. 一般的なLLMでは、専門知識を十分に反映できない
ChatGPTなどの汎用モデルは広範な知識を持っていますが、各業界固有の専門用語や自社特有の業務文脈を正確に理解することは苦手です。そのため、専門性の高い領域では、誤った回答や曖昧な推測が生じやすくなります。
2. Fine-tuningには膨大なコストとリソースが必要
モデルを再学習させるためには、大量の高品質な学習データ、GPU計算環境、チューニングノウハウが必要です。また、学習後のバージョン管理や更新にも負担がかかるため、継続的な運用が難しくなります。
3. 自社データを活用したいが、セキュリティ上の制約がある
社内文書や顧客データを外部クラウド環境で扱うことが難しいケースも多く、オンプレミス環境で安全にAIを運用する仕組みが求められています。
4. 「AIを入れた」だけでは実務に結びつかない
単にモデルを接続しただけでは、業務プロセスやユーザーの利用シーンに最適化されていないため、精度や使い勝手に課題が残ります。実際の運用には、プロンプト設計、検索精度の改善、業務UIとの統合など、細やかな設計が不可欠です。
5. 技術選定の難しさ
「RAG」「Embedding」「ベクトルDB」「プロンプト最適化」など、生成AIの周辺技術は急速に進化しており、自社に最適な構成を選ぶには高度な技術理解と検証が必要です。
私たちは、RAG（検索拡張生成）を中心に据えた柔軟なアーキテクチャ設計により、Fine-tuningに頼らずにドメイン特化型のAI環境を実現します。お客様の目的や制約条件に応じて、最適な技術を組み合わせ、実運用に耐えうる高精度なAIシステムを構築します。
文書分割、Embedding（埋め込み）生成、ベクトルDB（FAISS, Chroma, Pineconeなど）の設計・導入を行い、自社データをリアルタイムに参照できる環境を実現します。
LLMが意図どおりに回答できるよう、プロンプトテンプレートや思考プロセスを設計し、再現性を高めます。
社内ドキュメントやFAQ、マニュアルを分析し、AIが理解しやすい形で知識を整理・分割します。
Rerankerの導入やEmbeddingモデルの選定など、検索と生成の両面で最適化を行います。
回答の正確性（Accuracy）、一貫性（Consistency）、根拠性（Faithfulness）などの指標で性能を評価し、継続的な改善を支援します。
LangChain、LlamaIndexなどのフレームワーク、FAISS、ChromaなどのベクトルDB、Qwen、Mistral、gpt-ossなどの中核LLMと、多様な選択肢があります。弊社では国内外のオープンソース技術を検証し、目的に応じた最適な技術スタックを柔軟に選定できます。
私たちは、システム導入のための技術支援だけでなく、業務プロセスや現場課題を理解した上でAIを設計します。「技術主導のAI」ではなく、「ビジネス課題解決のためのAI」を構築することが私たちの強みです。
Fine-tuningに頼らず、RAGやプロンプト最適化などの軽量手法を駆使して、コストを抑えつつ高精度な成果を実現します。
社内でAI技術の調査・検証・実装を行い、得られた知見をプロジェクトに反映しています。生成AI分野の技術変化に即応できる体制を整えています。
● 要件定義書 / データ要件定義書
● システム設計書 / RAGパイプライン設計書 / プロンプト設計書 / ベクトルDB設計書
● 実装仕様書 / 構成管理文書（インフラ含む）
● テスト計画書 / 精度評価レポート
● 運用設計書 / データ更新手順書（削除含む）
● プロンプト・テンプレート管理表 / ログ分析レポート
● 障害対応手順書 / 精度改善サイクル表
私たちは、現実的かつ高精度なAI活用環境を、RAGと周辺技術によって実現します。お客様の知識とAIをつなぎ、業務の生産性と意思決定の質を向上させることが、本サービスにおけるミッションです。
特定ドメインに最適化されたRAG/LLM環境の構築をご検討の企業様へ
要件整理から設計・構築・チューニングまで、一貫してご支援いたします。
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