AI とインテリジェント・オートメーション

AI の取り組みがつまずくのは、たいていモデルではなくその周辺です。回答を実データに紐づけること、出力が本当に正しいかを測ること、支出を読める範囲に保つこと。私たちは、AI 機能をお客様の顧客の前に出せる状態にする、その部分を作ります。

この領域に含まれるもの

• プロダクト内の AI 機能

  アシスタント、要約、セマンティック検索、分類をプロダクトに組み込みます。次第にずれていくデモではなく、評価とコスト管理を伴う形で。

• エージェントと業務自動化

  御社のシステムとデータをまたぐ複数ステップの自動化。間違いのコストが大きい箇所には人の承認を挟みます。

• データエンジニアリングと検索

  パイプライン、ストレージ、検索拡張生成。回答が御社のデータに基づき、その出所を示すようにします。

得られるもの

• 自社データに裏づけられた回答と、その出典の明示
• CI で回る評価。品質は期待するものではなく測るものになります
• 機能単位で予算化・可視化されたトークン費用

標準的な技術スタック

モデルと SDK

OpenAIAzure OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiVercel AI SDKModel Context Protocol

検索とグラウンディング

pgvectorEmbeddingsHybrid searchRAG pipelines

データ取り込み

PDF & document parsingCSV and ETLConvexWebhooks

評価とコスト管理

Eval harnesses in CIPrompt versioningToken budgetingGuardrails

言語

TypeScriptPython