AIアプリケーションとナレッジ
AIの個別開発
多くのAIプロジェクトはAIプロジェクトとしてではなく、ソフトウェアプロジェクトとして失敗します。責任の所在が曖昧で、正しさの定義がなく、モデルが誤る日への備えがない。私たちはモデルを構成要素の一つと位置づけ、他の本番システムと同じようにAIアプリを構築します。
事業上の課題
試作は簡単な9割だった
動くデモは数日でできます。数か月かかるのは、デモが飛ばしたすべてです。認証、テナント分離、負荷時の挙動、提供事業者が落ちたときの挙動、利用量に対する費用の伸び方、品質低下にどう気づくか、そして顧客の前で誤った出力をしたとき誰が責任を負うか。多くのチームは、デモを役員に見せて期日を約束した後にこれを知ります。
私たちの取り組み
モデルではなくプロセスから始める
そのソフトウェアが何を達成すべきで誰が依存するのかから始め、そこからモデルへ逆算して設計します。結果として地味で有用な判断が生まれます。決定的なルールがモデルに勝る箇所、安価なモデルで足りる箇所、答えが意味を持つ前に人を挟むべき箇所。自社のID基盤、データ境界、配信パイプラインに沿って構築し、テスト、ドキュメント、評価データを残すので、私たちが離れた後もシステムが持ちこたえます。
AIの個別開発
提供できること
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個別開発のAIアプリ
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生成AIアプリケーション
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社内向けAIツール
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AIプラットフォーム
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AIプロダクトエンジニアリング
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本番AIシステム
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 毎月数日分をチームから奪っている手作業の工程をなくす社内ツールを作る。
- すでに販売している製品にAI機能を加える。テナント分離と顧客ごとのコスト管理付きで。
- 書式や仕入先が変わるたびに壊れる、もろいルールエンジンを置き換える。
- 有効性が確認された試作を、運用部門が責任を引き受けられるものに仕上げる。
進め方
進め方
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要件化
要望を仕様に変える。誰が使い、何が正しい答えで、誰が決めるのか。
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根拠づけ
答えを持つコンテンツとシステムに接続し、既存の権限を尊重する。
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評価
自社の事例から作ったラベル付きデータで、外部の目に触れる前に採点する。
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提供と運用
監視、コスト管理、品質を守る回帰テスト群を伴う段階的なリリース。
テクノロジー
テクノロジー
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
回答は自社のコンテンツに根拠を置き、出典を伴うため、読み手が確認できます。検索は情報源に設定済みの権限を尊重するため、利用者がアプリ経由で直接見られないものを見ることはありません。プロンプト、取得した文脈、応答は監査のために記録され、評価はリリース時の一度きりではなく継続的に実行されます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
AIを使うエンジニアであって、その逆ではありません
AIアプリで難しいのはありふれた問題です。状態、権限、障害処理、コスト、可観測性、そして時間とともに変わること。私たちはそれを他社の本番システムで何年も解いてきました。だからこそ、モデルが適切な道具でないときにはそう申し上げます。それは今の市場が認めるより多く起こります。
主なお客様
よくあるご質問