私たちのアプローチ
機能より先に、評価を。
AIプロジェクトの多くは、良くなったかどうかを誰も言えないために停滞します。私たちは測定可能な成果から始め、まず評価ハーネスを作り、それに照らして機能を出荷します。検索、エージェント、ファインチューニングは手段であり、評価こそが契約です。
- 01モデルのコードを書く前に、成果と評価を定義
- 02生の生成よりも、検索とグラウンディングを優先
- 03リスクが高い場面にはヒューマン・イン・ザ・ループ
- 04コストとレイテンシの予算を最優先事項として扱う
機能
私たちが作るもの
LLM・エージェントアプリケーション
予算、許可リスト、そして要所での人による確認を備えたアシスタントとエージェント。
検索拡張生成（RAG）
お客様のドキュメントに基づく回答。すべての主張が引用元に紐づきます。
セマンティック検索・ハイブリッド検索
リランカー付きのハイブリッド検索。生成の前に、スコア付きの該当箇所を提示します。
ドキュメントインテリジェンス
抽出結果ごと、項目ごとに信頼度を算出。低スコアは止めてレビューへ、残りはそのまま通過します。
コンピュータビジョン
画像や動画を読み取るモデル。分類や検出から、スキャン文書のOCRまで。
MLパイプライン・学習
データ取り込みからカナリアデプロイまでの学習実行。昇格前に、評価の合格が必須です。
MLOps・評価ハーネス
ゴールデンセット、CIでのリグレッションゲート、毎日サンプリングするオンライン評価。
モデルサービング・推論
本番の推論を、初日からコスト・レイテンシ・品質で計測します。
現場から
制作事例から、さらに4画面。
実際の製品UIをデモデータで表示しています。
進め方
プロンプトから、運用されるモデルへ。
- 01
課題設定
成果と、それを測る評価、そして出荷する価値のある最小のスライスを定義します。
- 02
土台づくり
検索、データパイプライン、ガードレール。モデルが、お客様の現実に基づいて答えるために。
- 03
リリース
本番の推論を、初日からコスト・レイテンシ・品質で計測します。
- 04
運用
本番で評価を監視し、ドリフトに備えて強化したうえで、引き渡し、または共同で運用します。
実績
成果
現在、本番で運用しているAIシステムの実績値です。
100万件以上
処理済みドキュメント
92%
ストレートスルー処理
8
CIの評価スイート
24/7
運用中の推論