Why Now
PoCは十分に行いました。残る問いは運用です
01
デモと運用は別の問題です
根拠の提示、権限の分離、応答品質とコストの監視がなければ、社内展開は途中で止まります。最初から運用を前提に設計します。
02
AIはデータとシステムに接続されて初めて働きます
社内文書や既存システムに接続されていないAIは、汎用チャットボットと変わりません。連携設計が性能を決めます。
03
支援事業の活用可能性も一緒に検討します
AXバウチャーをはじめとする韓国政府の支援プログラムが適用できるかを、診断の段階で併せて確認します。
Service Scope
サービス範囲
01
RAG・社内ナレッジAI
社内文書・規程に基づく質疑応答AI。根拠文書の引用と部門別の権限分離を含みます。
02
AIエージェント・業務自動化
文書処理・分類・レポート生成など、反復業務を代行するAIエージェントを構築します。
03
サービスAI機能の搭載
既存のWeb・アプリサービスにレコメンド・要約・応対AI機能を追加します。レガシーシステム連携も含みます。
04
AI運用・モニタリング
モデルサービング、応答品質・コストのモニタリング、プロンプトのバージョン管理体制を併せて構築します。
Technology
Methodology
全サービスにPhase 1〜6メソドロジーを適用
事業領域を問わず、同一のAX方法論で品質と納期を保証します。
FAQ
よくあるご質問
部署別の権限分離とアクセスログを標準で適用します。セキュリティ要件が高い場合はオンプレミス導入や軽量SLM構成を検討します。
Claude・OpenAIなどのAPIモデルと、ファインチューニングした軽量SLMの中から、要件・コスト・セキュリティを基準に選定します。特定のモデルを前提としません。
RAGで根拠文書を併せて提示し検証可能にしたうえで、応答品質のモニタリングとプロンプトのバージョン管理体制を構築します。
モデルの使用量に応じた費用とインフラ費用で構成されます。着手前に想定使用量を基準に算定して共有し、運用中もコストを監視します。
可能です。レガシーシステム連携を含め、レコメンド・要約・相談など必要な機能のみを選んで搭載します。
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