AI開発サービス
エージェンティックシステム、目的に合わせたLLM、機械学習と予測分析、生成AI、そして大規模にログとテレメトリを読み取って異常を可視化しコードレベルの修正案を提示するAI駆動のobservability向けのカスタムAI開発。self-hosted、クラウド、ハイブリッド環境にわたり、実運用での信頼性、データガバナンス、柔軟なデプロイを重視して構築します。
デモではなく、実運用まで届けるAI
多くのAI施策は、有望なプロトタイプと、事業が本当に頼れるシステムとの間で停滞します。その差はモデルそのものであることはまれで、多くはデータの準備状況、評価、統合、コスト管理、そして公開後にモデルを信頼できる状態に保つための監視にあります。私たちはこれらの課題を後回しにせず、第一級のエンジニアリング作業として扱います。
Rywareは、エージェンティックなワークフローや検索拡張されたLLMから、古典的な機械学習、生成AI、そして大量の運用データを取り込んで異常を検知し修正案を提示するAI駆動のログインテリジェンスまで、AIスタック全体を扱います。すべてのプロジェクトを、測定可能な成果、重要な場面での人間による監督、そしてデータプライバシーとコンプライアンス要件を尊重するデプロイの選択肢に根ざして進めます。
RywareのAI開発プロセス
ディスカバリーとデータ準備状況の確認
ユースケースを整理し、成功指標を定義し、データがそれを支えられるかを評価します。
モデルとシステムのアーキテクチャ
課題に合うモデリング手法、検索戦略、システム境界を選定します。
実装と統合
モデルを構築・評価し、テストと品質ゲートを備えて製品に接続します。
デプロイ、MLOps、監視
モデルを安定して提供し、ドリフトを監視し、実運用のフィードバックで改善を続けます。
フェーズ1: ディスカバリー、データ準備状況、ユースケースの整理
AIプロジェクトの成否は、課題の整理の質とデータの準備状況で決まります。ディスカバリーフェーズでは、本当にAIが必要なユースケースと、より単純なロジックで解ける方が良いものを切り分け、いずれのモデルも学習する前に評価基準を確立します。
ディスカバリーと実現可能性の活動
ビジネスとユースケースの調査
- • ステークホルダーインタビューと課題整理ワークショップ
- • 成功指標、ベースライン、受け入れ基準の定義
- • build対buyとモデル選定のトレードオフ分析
- • human-in-the-loopと監督要件の整理
- • GDPRやEU AI Actなどのリスク・安全・規制のスコープ設定
- • 学習、推論、トークン利用のコストモデリング
- • 事業価値と実現可能性による優先順位付け
データと実現可能性の評価
- • データソースの棚卸し、品質プロファイリング、ギャップ分析
- • ラベリング戦略とアノテーションワークフロー設計
- • RAG向けの検索およびナレッジベースの準備状況
- • MLに向けた特徴量の可用性とリーク確認
- • プライバシー、PII取り扱い、データ所在地の制約
- • 着手前の実現可能性スパイクとオフラインベンチマーク
- • 評価データセットとゴールデンセットの定義
ディスカバリーの成果: 明確なユースケース定義、データ準備状況の判断、測定可能な評価計画により、プロジェクトを健全に保ち、高コストな行き詰まりを防ぎます。
フェーズ2: モデルとシステムのアーキテクチャ
ユースケースとデータを理解したら、モデリング手法とそれを取り巻くシステムを設計します。目標は、精度目標を満たしつつ、観測可能で、制御でき、運用コストも抑えられるアーキテクチャです。
アーキテクチャ設計の構成要素
エージェンティックAIとLLMアーキテクチャ
デモで見栄えするだけでなく信頼できるものにするために、必要な検索、ツール、ガードレールを備えたLLMシステムと自律エージェントを設計します。
- • ベクトル検索とハイブリッド検索による検索拡張生成
- • 計画とメモリを備えたエージェントおよびツール呼び出し設計
- • ホスト型APIとオープンウェイトLLMにわたるモデル選定
- • プロンプトのアーキテクチャ、テンプレート化、バージョン管理
- • 効果が見込める場合のfine-tuning、LoRA、アダプター戦略
- • ガードレール、グラウンディング、ハルシネーション抑制のパターン
- • 大規模コーパス向けのコンテキストウィンドウとチャンク戦略
- • 事実性とタスク成功のための評価ハーネス
- • リクエストごとのコストとレイテンシの予算設定
- • 機微な操作に対するhuman-in-the-loopのチェックポイント
機械学習と予測モデリング
流行ではなく、データと支援する意思決定に基づいて古典的モデルか深層学習モデルかを選び、事業が必要とする場面では説明可能になるよう設計します。
- • 回帰、決定木、ニューラルネットワークにわたるモデル選定
- • 特徴量エンジニアリングとfeature store設計
- • 時系列予測と需要予測
- • レコメンデーションとランキングシステム
- • クラス不均衡、ドリフト、バイアスへの対応
- • SHAPと特徴量重要度分析による説明可能性
- • オフラインとオンラインの評価戦略
- • 早期に価値を示すためのベースラインファーストの取り組み
AI駆動のobservabilityとログインテリジェンス
大量のログ、メトリクス、トレースをシグナルに変えます。運用データを継続的に取り込み、異常を可視化し、具体的なコードレベルまたは設定の修正案を提示するシステムを設計します。
- • 大規模なログ、メトリクス、トレースの取り込み
- • 教師なしおよび半教師ありの異常検知
- • アラート疲れを防ぐためのログクラスタリングとノイズ削減
- • サービスと時間をまたいだ根本原因の相関分析
- • インシデントを平易な言葉で要約するLLM支援のトリアージ
- • レビュー付きの自動修復とコード修正の提案
- • 既存のobservabilityおよびアラートスタックとの統合
- • 解決済みインシデントから検知精度を高めるフィードバックループ
フェーズ3: 実装と統合
エンジニアは、最後にまとめて期待するのではなく品質を継続的に測定できるよう、短い評価付きのサイクルで実装します。すべての機能は、評価スイート、ガードレール、そして実ユーザーに届くための統合作業とともに提供されます。
実装品質への取り組み
LLMとエージェントのエンジニアリング
- • ドキュメント取り込みと埋め込みワークフローを備えたRAGパイプライン
- • ツール利用、計画、メモリを備えたマルチステップエージェント
- • プロンプトのバージョン管理、キャッシュ、リグレッションテスト
- • 構造化出力とfunction callingの統合
- • 安全性、PIIマスキング、ポリシー適用のためのガードレール
- • ゴールデンデータセットに対するfine-tuningと評価
機械学習の開発
- • 再現可能な実験を備えた学習パイプライン
- • ハイパーパラメータ調整とモデル選定
- • feature storeとデータバージョン管理の統合
- • 予測分析とフォーキャストモデル
- • バイアス、公平性、頑健性のテスト
- • ステークホルダー向けの説明可能性レポート
生成AIとNLP
- • ナレッジベースに根ざしたチャットボットとコパイロット
- • ドキュメント処理、抽出、要約
- • 分類、固有表現抽出、感情分析
- • レビューワークフローを備えたコンテンツとコード生成
- • 非構造化データにわたるセマンティック検索
- • 多言語の理解と生成
データとMLOpsのパイプライン
- • データ取り込み、クレンジング、ラベリングの自動化
- • ベクトルデータベースのセットアップとインデックス管理
- • 実験トラッキングとモデルレジストリ
- • 自動評価ゲートを備えたモデル向けCI/CD
- • バッチおよびストリーミングの推論パイプライン
- • AI observability向けのログ・テレメトリパイプライン
実装の成果物
実装の完了時には、モデルファイルだけでなく、信頼して運用できるシステムが残るべきです。
フェーズ4: デプロイ、MLOps、監視
モデルは、安定して動作し、時間が経っても精度を保って初めて価値を持ちます。デプロイ、評価、継続的な監視を整え、初日から性能を発揮し、実運用のフィードバックで改善を続けられるようにします。
デプロイと運用の戦略
モデルのデプロイとサービング
製品が求めるレイテンシ、スループット、コストのプロファイルでモデルを提供します。
- • リアルタイムおよびバッチの推論エンドポイント
- • autoscalingを備えたGPU・CPUサービング
- • 量子化と蒸留によるモデル最適化
- • コスト管理のためのキャッシュとリクエストのバッチ処理
- • 安全な展開のためのcanaryおよびshadowデプロイ
- • プライベートおよびself-hostedのLLMサービング選択肢
- • フォールバックとグレースフルデグラデーションの戦略
- • ロールバック可能なバージョン管理されたモデルレジストリ
評価、安全性、ガバナンス
利用が拡大しても、システムを正確で安全、かつ説明責任を果たせる状態に保ちます。
- • すべての変更に対するCI内の自動評価スイート
- • ガードレール、コンテンツフィルタリング、プロンプトインジェクション対策
- • セグメント横断のバイアス・公平性の監視
- • AIの意思決定に対する監査ログとトレーサビリティ
- • 重要度の高い出力に対する人間によるレビューワークフロー
- • GDPRとEU AI Actへのコンプライアンス整合
監視と継続的学習
ドリフトを早期に検知し、本番のシグナルからシステムを改善します。
- • アラート付きの品質、レイテンシ、コストの監視
- • データおよびコンセプトドリフトの検知
- • 再学習のためのフィードバック収集とラベリング
- • スケジュール型およびトリガー型の再学習パイプライン
継続的改善サイクル
公開後の作業は、最初のバージョンを出すことだけでなく、実世界でのモデルの挙動に焦点を当てます。
スケーラブルなAIアーキテクチャと柔軟なデプロイオプション
データガバナンス、observability、デプロイの柔軟性を維持しながら、最初のユースケースからエンタープライズ規模のワークロードまで拡張できるAIシステムを設計します。
self-hostedとプライベートAI
on-premisesやprivate cloudのAIで、完全な制御とデータ主権を確保します。
- • 自社インフラで提供するオープンウェイトLLM
- • プライベートなベクトルデータベースとナレッジベース
- • on-premisesまたはprivate cloud上のGPUクラスタ
- • 顧客データが自社環境の外に出ない構成
- • corporate SSOとアクセスポリシーとの統合
cloud-native AI
迅速な提供と柔軟なスケールのためにマネージドAIサービスを活用します。
- • ホスト型のLLMおよびfoundation modelのAPI
- • AWS SageMaker、Bedrock、関連サービス
- • GCP Vertex AIとAzure AIサービス
- • マネージドなベクトルストアとサーバーレス推論
- • 従量課金型のオートスケーリング
ハイブリッドアーキテクチャ
コンプライアンスとスケールの両方が必要な場合、プライベートデータとクラウドモデルを組み合わせます。
- • 機微なデータはon-premises、推論はクラウドで
- • ホスト型またはローカルのモデルにプライベート検索を接続
- • 学習とピークワークロード向けのcloud burst
- • ルーティングとfeature flagsによる段階的移行
- • 環境横断の統一された評価と監視
AI observabilityとログインテリジェンス
モデル監視
- • 精度、レイテンシ、トークンコストのダッシュボード
- • アラート付きのデータおよびコンセプトドリフト検知
- • プロンプトと出力の品質トラッキング
- • モデルバージョン間の評価トレンド
AIOpsとログインテリジェンス
- • 大規模なログ、メトリクス、トレースの取り込み
- • ノイズ削減を伴う異常検知
- • LLM支援のインシデント要約と根本原因のヒント
- • 自動化されたコードおよび設定の修正提案
技術スタックの専門性
すべてのユースケースを一つのframeworkやプロバイダーに押し込むのではなく、課題に合うモデルとツールを選びます。
LLMとエージェント
- • OpenAI、Anthropic、Googleのモデル
- • LlamaやMistralなどのオープンウェイトLLM
- • LangChain、LlamaIndex、エージェントframework
- • pgvector、Pinecone、Qdrantなどのベクトルデータベース
- • RAGとプロンプトオーケストレーションのツール
機械学習
- • PyTorchとTensorFlow
- • scikit-learn、XGBoost、LightGBM
- • Pandas、NumPy、Polars
- • 時系列と予測のライブラリ
- • Hugging Face Transformers
データとMLOps
- • MLflowとWeights & Biases
- • Airflow、Kafka、Spark
- • feature storesとデータバージョン管理
- • SnowflakeとBigQuery
- • モデルレジストリとモデル向けCI/CD
デプロイとサービング
- • SageMaker、Vertex AI、Azure ML
- • DockerとKubernetes
- • Triton、TorchServe、ONNX Runtime
- • LLMサービング向けのvLLMとOllama
- • サーバーレスとGPU推論
なぜRywareのAI開発なのか
実運用への注力
有望なプロトタイプと、運用できるシステムとの間の差を埋めます。
測定された品質
すべてのモデルは、精度の主張だけでなく、評価、ガードレール、監視とともに提供されます。
データガバナンス
プライバシーとコンプライアンスを尊重するself-hostedおよびプライベートモデルの選択肢。
デプロイ選択肢
制約に応じて、self-hosted、cloud-native、ハイブリッドの提供に対応。