AI基盤とLLMOps
マネージドAIサービス
AIシステムは従来のソフトウェアとは違う形でずれていきます。提供元がモデルを変え、内容が古くなり、コストは利用量とともに動きます。私たちはそれを運用し、稼働率だけでなく品質を監視し、継続的に改善します。
事業上の課題
納品され、そして誰のものでもなくなった
プロジェクトは終わり、システムは続きます。名前のある持ち主と本当の監視がなければ、品質は静かに劣化します。提供元の更新が挙動を変え、索引の更新が止まり、コストがじわじわ増える。稼働監視は「すべて正常」と告げるので、何の通知も上がりません。誰かが正式に廃止するずっと前から、そのシステムは静かに見放されています。
私たちの取り組み
合意したサービス水準のもとで運用する
可用性だけでなく、評価スイートに照らして回答の品質を継続的に監視します。コストは追跡し帰属させ、利用の傾向が変わればルーティングを調整します。モデルやプロンプトの変更は、リリース前に評価を通します。障害には対応の経路があり、改善作業は場当たりではなく計画されます。すべてはお客様の環境で動き、いつでも引き取っていただけます。
マネージドAIサービス
提供できること
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AIシステムの監視
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エージェントの監視
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モデルの監視
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継続的な評価
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インシデント管理
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マネージドLLMOps
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 持ち主となるチームがいない本番AIシステムを運用する。
- 稼働通知しかないシステムに、品質とコストの監視を加える。
- 納品から社内チームの準備が整うまでの期間を埋める。
- モデルや価格が変わっても、評価とルーティングを最新に保つ。
進め方
進め方
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評価
制約を確定する。所在、応答時間、費用、そしてすでに動いているもの。
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設計
提供事業者の選択を後戻り可能に保つゲートウェイ、ルーティング、キャッシュ、フェイルオーバーを設計する。
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計装
トラフィックが来る前に、可観測性、評価、コスト按分を組み込む。
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運用
合意したサービス水準のもとで運用し、容量と費用を定期的に見直す。
テクノロジー
テクノロジー
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
どこでデータを処理してよいかは前提ではなく設定です。所在や分離が求められる場合、モデルは自社のクラウドテナントや自社機器上で動かせます。ゲートウェイを通るトラフィックは認証され、チームに紐づけられ、記録されます。それが監査証跡とコストモデルの両方を成り立たせます。
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
作ったものを自分たちで運用します
後で自分たちに戻ってくると分かっていることは、作り方を変えます。計測が入り、文書があり、復旧できる形になります。障害を見てきたからこそ、改善作業にもその経験が生きます。
主なお客様
よくあるご質問