生成AI・LLM開発 | 企業向けカスタムAI構築
パブリッククラウドのチャットボットAPIに社内の機密情報をそのまま入力する運用は、情報漏洩リスクを常時抱え込んでいることに等しく、しかも顧客対応の場でハルシネーションを起こし、特定ベンダーの価格改定にも縛られます。ISZ.AIの生成AI開発は、LLMアプリケーション設計、RAGアーキテクチャ、モデルルーティング、ファインチューニング、ガードレール、基幹システム連携を組み合わせ、生成AIを実際の業務フローの中で安全に機能させます。
コアとなるエンジニアリング領域
APIレベルで得られる信頼性は、貴社の本番データ、エッジケース、コスト制約にさらされた瞬間に通用しなくなります。私たちのカスタムLLM開発は、そのギャップを埋めるために必要な技術スタック全体をカバーします。
- LLMアプリケーション設計: 生成AI機能のインタラクション層とバックエンドのオーケストレーションを設計します。
- モデル選定とルーティング: オープンソースと商用モデルを評価し、性能とコストのバランスを取る動的ルーティングを実装します。
- プロンプト・コンテキストアーキテクチャ: モデルの理解精度を最大化するため、スケーラブルなプロンプト設計とコンテキストウィンドウ管理を行います。
- LLMファインチューニング: 貴社の業務ドメインデータで基盤モデルを再学習させ、文体の一貫性とタスク精度を高めます。
- RAG統合: インデクシング、埋め込み、セマンティック検索を用いた検索拡張生成(RAG)パイプラインを構築します。
- マルチモーダルAI: テキスト・画像・音声を扱う入出力を、制御されたワークフローの中で処理・生成できるよう実装します。
- ガードレールと評価: ハルシネーションを管理するため、決定論的な安全フィルター、出力フォーマット検証、自動評価フレームワークを実装します。
- コストとレイテンシの最適化: 推論基盤、キャッシュ戦略、API利用を調整し、運用コストを削減します。
- デプロイとモニタリング: モデル用のCI/CDパイプラインを整備し、性能ドリフトを追跡し、本番デプロイを管理します。
- 基幹システム連携: 既存のAPI、データベース、社内システムとLLMサービスをシームレスに接続します。
ソリューションとエンジニアリングの違い
この領域は技術的なLLM統合サービスとエンジニアリングに焦点を当てていますが、これらの技術力がそのままエンタープライズナレッジアシスタントやAIカスタマーサポート自動化といったすぐに導入できるソリューションを支えています。エンジニアリング要素と実際のビジネスソリューションの対応関係は次のとおりです。
| エンジニアリング要素 | 支えるソリューション | 想定エンゲージメント |
|---|---|---|
| RAG統合、プロンプトアーキテクチャ | エンタープライズナレッジアシスタント | AI受託開発 |
| ガードレール、マルチモーダルAI、モデルルーティング | AIカスタマーサポート | AI受託開発 |
| ファインチューニング、プライベートLLM運用 | 規制業界向け生成AIアシスタント | AI受託開発 |
セキュアなプライベートLLM開発
規制対象データを第三者のAPIへ送信することは、負う必要のないコンプライアンスリスクです。厳格なデータ要件を持つ組織向けに、私たちはプライベートLLM開発を提供します。オープンウェイトモデルを貴社専用のセキュアなクラウド環境またはオンプレミス基盤上でファインチューニング・運用し、独自データを完全に貴社の管理下に置き、公開基盤モデルの学習に使われることもありません。
よくある質問
LLMのAPIを直接呼び出すのと何が違うのですか。 API単体の呼び出しはデモの域を出ません。本番運用に耐える信頼性は、モデルの周辺に積み上げるエンジニアリングで決まります。自社ドキュメントに基づいて回答を裏付ける検索拡張、顧客に届く前に不適切な出力を止めるガードレール、コストとレイテンシの調整、モデル挙動のドリフトを検知する監視体制です。作業の大部分はこの周辺エンジニアリングにあります。
ファインチューニング済みモデルやコードの所有権はどちらにありますか。 貴社にあります。すべてのエンゲージメントで、コード、プロンプトアーキテクチャ、ファインチューニング済みのモデルウェイトの完全な所有権を納品時に貴社へ譲渡します。システムの運用・改修において私たちだけに依存する状態にはなりません。
パブリッククラウドのLLMプロバイダーにデータを送らずに運用できますか。 可能です。プライベートLLM開発の枠組みで、オープンウェイトモデルを貴社のVPCまたはオンプレミス基盤内でファインチューニング・運用するため、規制対象データや独自データが第三者APIに届くために外部へ出ることはありません。
生成AIの導入には通常どのくらいの期間がかかりますか。 RAGベースのアシスタント1件、またはガードレール付きのカスタマーサポート連携1件であれば、社内ドキュメントやシステムとの連携範囲にもよりますが、3〜9ヶ月のカスタム受託開発が目安です。マルチモーダル対応や大規模なファインチューニングを伴う場合は、その範囲の長い側に寄ります。
基盤モデルが将来変わったり性能が向上したりした場合はどうなりますか。 モデルルーティング層をあえて差し替え可能な構造で設計しているため、より優れた、あるいはより安価なモデルが登場した際も、アプリケーション層・ガードレール・連携部分を作り直すことなく、そちらへルーティングを切り替えられます。
お問い合わせ
生成AI開発のアーキテクチャ設計、RAG設計、ファインチューニング、モデルルーティング、ガードレール、基幹システム連携について、ISZ.AIへお問い合わせください。