概要
人工知能は、いまや研究分野であると同時に、エンジニアリングの領域でもあります。持続的な価値は、モデルをより大きなシステムの構成要素として扱うことから生まれます。すなわち、統制されたデータと接続し、実際のワークフローに組み込み、継続的に測定し、技術とそれが支える事業の双方を理解する人が監督するということです。
iQsolutionsは、こうしたシステムを設計・構築します。当社のAIプラクティスは、戦略策定、カスタム言語モデルとオープンウェイト言語モデル、検索拡張型のナレッジシステム、エージェント型・マルチエージェント型のアーキテクチャ、文書インテリジェンス、対話型インターフェース、予測分析、コンピュータビジョンにわたり、そのすべてにガバナンスと信頼性エンジニアリングが通底しています。
当社は、特定のモデルに依存しない姿勢を意図的に貫いています。商用モデルとオープンウェイトモデルの双方を扱い、好みではなく評価に基づいて選定し、技術の進展に合わせて貴社がプロバイダーを切り替えられるアーキテクチャを設計します。AIの出力は確率的なものであるため、評価、モニタリング、人による監督は後付けではなく、あらゆる設計にあらかじめ組み込まれています。
この領域の特長
- 01
本番運用を前提としたエンジニアリング
リリース後にAIが直面する状況、すなわち実際のユーザー、一貫性のないデータ、負荷、障害、変化を見据えて構築します。永続性のあるワークフロー、オブザーバビリティ、セキュリティレビュー、CI/CDは、後のフェーズに先送りせず、最初のリリースに含めます。
- 02
主張より先に評価
すべてのシステムを、貴社のドメインエキスパートとともに作成したタスク固有のテストセットで測定します。評価結果は限界も含めてありのままに報告し、プロンプト、モデル、アーキテクチャの変更が実際に改善につながっているかどうかの判断に活用します。
- 03
貴社の企業環境に根ざしたAI
モデルは、貴社の基幹システム、文書、権限と接続されてはじめて役に立ちます。誰が何を閲覧してよいかを尊重しながら、AIに実際の業務コンテキストを与える検索、連携、ID管理の各レイヤーを設計・構築します。
- 04
設計段階から組み込むガバナンス
人による監督、監査証跡、データ保護、リスク分類をアーキテクチャに組み込み、NIST AI RMFおよびISO/IEC 42001に整合させます。これにより、説明責任は事後に文書化されるのではなく、システムそのものによって支えられます。
支援の形態
AIディスカバリースプリント
特定の機会を検証するための、焦点を絞った支援です。意思決定の論点を整理し、データと連携の準備状況を評価したうえで、実際の資料を用いてプロトタイプを作成し、その結果を評価します。追加投資を行うかどうか、また行う場合はどのように進めるかを判断するための根拠をご提供します。
専任AIプロダクトチーム
AIエンジニア、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、プロダクトリードで構成される部門横断型のチームです。貴社のガバナンス、ツール、リリースプロセスの枠組みの中で、貴社のスタッフとともにAI機能を構築し、発展させていきます。
AIプラットフォーム・モダナイゼーションプログラム
モデルゲートウェイ、検索サービス、評価パイプライン、オブザーバビリティ、ガバナンス統制を含む共通のAI基盤を全社的に整備する、体系的なプログラムです。これにより、各チームは一貫性があり安全性の確保された基盤の上でAI機能を構築できます。
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背景をお聞かせいただければ、iQsolutionsのエンジニアが検討のうえ、次のステップをご提案します。ご契約の義務はなく、自動送信の営業メールをお送りすることもありません。