AIシステムの導入後、安定した品質を維持し続けるためには、従来のシステム運用とは異なる高度な専門性が求められます。

• AIアプリケーション監視運用のノウハウ欠如

  AI特有の挙動や精度の劣化を監視し、適切に運用保守を行うための技術的知見、組織体制、および実務ノウハウが社内に不足しているケースが多く見られます。

• 急速な技術進化への対応困難

  生成AIをはじめとするAI技術の進化は極めて速く、最新の技術トレンドや環境変化に対して、迅速かつ柔軟にシステムを適応させていくための知見が不足しています。

開発段階から運用を設計に組み込み、プラットフォームと体制の両面からサポートします。

• 運用を見据えたPoCフェーズからの検証支援

  開発観点のみに偏らず、将来の運用保守を見据えた検証をPoC（概念実証）フェーズから実施し、実運用に耐えうるシステム設計を支援します。

• MLOps/LLMOps基盤と体制のワンストップ提供

  アプリケーションの品質維持とガバナンスを支える「MLOps/LLMOps基盤」を提供。システム的な基盤構築だけでなく、運用を担う専門組織までをパッケージ化して提供します。

持続可能なAI運用のために、以下のフローと体制を構築します。

• 10ステップによる包括的運用フロー

  以下のプロセスを標準化し、自動化と人手による評価を組み合わせて実施します。
  1.データ整備、2.モデル準備、3.モデルチューニング、4.コンテキストエンジニアリング、5.オフライン評価、6.デプロイメント、7.推論運用管理、8.モニタリング、9.オンライン評価、10.監査。

• 4つの専門チームによる連携体制

  各領域のスペシャリストが連携し、運用の各工程を分担します。
  ・アドバンスト・アナリティクスチーム（データ管理）
  ・プラットフォームチーム（インフラ）
  ・リスク＆コンプライアンスチーム（監査）
  ・データサイエンティストチーム（AIアプリ開発・評価）
  

• セキュリティとガバナンスの統合管理

  ログ・証跡管理、ガードレール設置、データガバナンスの徹底、および脆弱性対応を基盤内で一元管理し、安全性を担保します。

MLOps基盤の導入により、AI投資のリターンを最大化し、リスクを最小化します。

• AI利用価値の継続的な向上と高度化

  精度のモニタリングと追加データによる再学習（AI強化）のサイクルを回すことで、AIの利用価値を低下させることなく、継続的に性能を高めていくことが可能です。

• セキュリティ・ガバナンスを兼ね備えた安全な利用

  基盤による一元的な統制により、情報漏洩や不適切な出力のリスクを低減。法規制やコンプライアンスを遵守した状態で、安心してAIを全社展開できる環境を実現します。