AIエンジニアリングと人材
フォワードデプロイAIエンジニアリング
お客様の組織の内側で働く上級のAIエンジニアです。機会を見つけられるだけ事業に近く、それを作れるだけの腕があります。この形は、有用な仕事がまだ定義されていない環境に向いています。
事業上の課題
仕様を書くこと自体に専門性が要る
従来の納品には定義された範囲が必要です。しかし、AIがどの問題をどう解けるかを知ること自体が、多くの組織に欠けている専門性です。だから範囲決めが鶏と卵の問題になります。何が実現可能かを推測しながら要件書が書かれ、その結果、間違ったものを見事に作るプロジェクトが生まれます。
私たちの取り組み
入り込み、見つけ、作り、また繰り返す
エンジニアは作業指示書からではなく、お客様のチームと並んで働きます。実際に業務を担う人たちと時間を過ごし、AIが本当に役立つ場所を見極め、素早く試作し、有望と分かったものを本番へ持っていきます。組織の内側にいるので、説明資料には決して載らない制約が見えます。そして自ら作るからこそ、何が実現可能かの見立てが地に足の着いたものになります。
フォワードデプロイAIエンジニアリング
提供できること
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AIソリューションアーキテクト
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AIエンジニア
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MLエンジニア
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データエンジニア
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AIプロダクトエンジニア
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AIビジネスアナリスト
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- まだ着手していない組織で、AIがどこで役立つかを見極める。
- 候補となるユースケースの滞留を、ひとつずつ案件化せずに片づける。
- 中央部門を待たずに、事業部門にAIの実行力を持たせる。
- 自社チームと並んで働くことで、そのチームの力を育てる。
進め方
進め方
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範囲の合意
役割、技術スタック、経験水準、成功の判断基準を合意する。
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選考
面接はお客様が行います。合意なしにチームへ加わる人はいません。
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参画
お客様のツール、プロセス、レビューサイクルの中で働き、お客様の責任者に報告します。
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維持
体制はロードマップに合わせて伸縮し、知識は一人の頭ではなく文書に残ります。
テクノロジー
テクノロジー
- TypeScript
- Python
- Go
- React
- Node.js
- Kubernetes
- GitHub Actions
- Terraform
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
エンジニアはお客様のアクセスモデルと行動規範のもと、お客様のインフラ上で、自社の社員と同じレビューと承認のゲートを通って働きます。成果物の知的財産はお客様に帰属します。AIによるコーディング支援を用いる場合も、他と同じレビューを通り、生成されたコードの出所が記録されます。
協業モデル
協業モデル
常駐AIチーム
分野横断のAIチームが組織内で働き、機会を継続的に見つけて形にします。
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
ピラミッドではなく上級者で
この形が成り立つのは、午前中に事業責任者と話し、午後にはリリースできるエンジニアがいる場合だけです。私たちは両方をやってきた人材を充てます。だからこそ、短い予告で大人数を用意することはできません。
主なお客様
よくあるご質問