生成AIソリューション
貴社固有のユースケースに合わせたカスタムLLM、RAG、エージェントの構築。
要点：SISTA AIの生成AIソリューションは、カスタムのLLM、RAG、エージェントのアーキテクチャを設計し、試行錯誤型のプロトタイピングと比較してアーキテクチャ時間を60〜70%削減し、本番対応の検証済みアーキテクチャに4〜6週間で到達し、事前設計を正しく行うことで方針転換を3分の1に減らします。
アーキテクチャ優先
長く使えるよう築かれたエージェント型システム
単なるデモではなく、信頼できる生成AIとエージェント型AIを支えるアーキテクチャを設計します。
概要
生成AIソリューションは、貴社固有のユースケースに合わせてカスタムのLLM、RAG、エージェントシステムを構築する、AIアーキテクチャ・設計サービスです。チャットのデモから信頼できるビジネスツールへと移行するには、厳密なアーキテクチャが必要です。私たちはAIアプリケーションの頭脳と神経系を設計し、モデル、データ、エージェントがどのように相互作用して複雑なタスクを自律的かつ確実に遂行するかを定義します。
提供内容
私たちは「エージェント型AI」を専門としています。これは単に対話するのではなく、実際に行動するシステムです。マルチエージェントのワークフロー、RAG（検索拡張生成）のパイプライン、ツール利用の統合に向けた技術設計図を作成します。大規模なコーディングについては開発チームと連携しますが、システム設計は私たちが担い、貴社のAIが初日から制御性、可観測性、拡張性を備えるようにします。
主な機能
生成AIシステムの設計
マルチエージェントのワークフローアーキテクチャ
データ検索（RAG）戦略
セキュリティ・信頼アーキテクチャ
ビジネス価値
御社の事業に直結する、目に見える成果を。
本番環境で実際に機能するシステムの設計図
ニーズの拡大に合わせて成長する拡張可能な設計
適切な基盤による技術的負債の低減
設計段階から信頼できる
本番環境で持ちこたえるシステム
整った構造、ガードレール、評価により、貴社のAIは大規模でも予測可能に振る舞います。
最適な活用シーン
自社のAIプロダクト、社内ツール、または顧客向けエージェントを構築しており、コードを書く前に堅牢な技術基盤を必要とする企業向けです。
実現する成果
本番対応のアーキテクチャ設計図
レイテンシーと精度の目標を備えた検証済みのRAGパイプライン
定義されたエージェントのオーケストレーションのパターン
対応づけられたセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの管理策
データソース、ツール、APIの統合計画
プロトタイプの性能ベンチマークとテスト結果
見積もりと責任者を備えた構築バックログ
リスク軽減とフォールバックの戦略
私たちのメソドロジー
成果につながる、実証済みのアプローチ。
私たちはデザイン思考と技術的な厳密さを組み合わせます。アーキテクチャのプロセスには、要件分析、技術選定、プロトタイプの検証、反復的な改善が含まれます。主要なAI研究機関やエンタープライズの導入事例から得た業界のベストプラクティスを活用し、貴社のソリューションが本番対応であることを確実にします。
貴社のスタックを拡張
貴社のデータとインフラに適合
実際の導入で実証されたパターンを用いて、貴社の既存システムの上に構築します。
効果と経済性
ご契約前に見込める成果をお示しします。
アーキテクチャ時間の削減
60〜70%
設計図のない試行錯誤型のプロトタイピングと比較して。
本番対応までの期間
4〜6週間
構想から、構築に向けて検証済みのアーキテクチャまで。
手戻りの削減
方針転換が3分の1に
適切な事前設計が、構築途中の高コストな変更を防ぎます。
ご契約プラン
期間明確、責任者明確、コスト意識を徹底。
Blueprint
2〜3週間1つの生成AIシステムまたはエージェントワークフローのアーキテクチャ設計。
成果物
技術設計図、データフロー図、技術スタックの推奨。
Full Stack
4〜6週間RAG、エージェント、統合を備えたエンドツーエンドのアーキテクチャ。
成果物
完全なシステム設計、セキュリティ仕様、実装ガイド。
Build Partner
6〜10週間アーキテクチャに加え、貴社の開発チームと共に行う実践的な構築の監督。
成果物
動作するプロトタイプ、コードレビュー、本番デプロイ計画。
実践での実証
実際のクライアント事例RAGシステムを500名のサポート担当者へ5週間で導入しました。
- 最初の1か月以内に80%のチケット自動解決を達成。
- 95%の検索精度で2秒未満の応答レイテンシー。
- 再設計なしで、アーキテクチャをさらに3部門へ拡張。
リスクとコンプライアンス
モデルの抽象化：スタックを書き直すことなくプロバイダーを切り替え。
データの分離：埋め込みとコンテキストは貴社の環境内に留まります。
可観測性の組み込み：すべてのエージェントの操作と検索呼び出しを追跡。
緩やかな機能低下：モデルの障害やレート制限に対するフォールバック。
御社に合うかどうか
ご契約前に明確に合うケース
- 明確な生成AIのユースケースはあるが、技術設計図が必要な場合。
- 開発チームに能力はあるが、LLMやエージェントのアーキテクチャ経験が不足している場合。
- ハッカソンのプロトタイプではなく、本番品質の設計を望む場合。
合わないケース
- すべてのコードを書いてほしい場合。私たちは設計を行い、構築は行いません。
- そもそもAIが自社のビジネスに適合するかをまだ模索している場合。
- カスタムロジックのない、単純なチャットボットのラッパーを望む場合。
ご契約終了後
やりっぱなしにはしません貴社チームの構築フェーズ中のコードレビューのセッション。
設計に関する質問や方針転換のためのアーキテクチャのオフィスアワー。
本番ローンチ前の性能チューニングの指導。
主な成果物
技術アーキテクチャの設計図
RAGパイプラインの設計とデータフロー図
エージェントのオーケストレーションフレームワーク
セキュリティ・コンプライアンスの仕様
開発チーム向けの実装ガイド
対応業界
テクノロジー・SaaS
プロフェッショナルサービス
メディア・コンテンツ
カスタマーサービス・サポート
進め方
ディスカバリーからスケールまで8ステップ。次に何が起こるか、常に把握できます。
期待できること
- 目標と成功指標について素早く合意形成
- 明確な責任者のもと、毎週進捗を可視化
- 素早く形にし、測定し、改善を重ねる
要件の発見（第1週）
貴社のユースケース、データの全体像、統合の要件を把握します。
アーキテクチャ設計（第2〜3週）
詳細な技術設計図を作成し、技術を選定し、データフローを設計します。
プロトタイプと検証（第4〜5週）
概念実証を構築し、アーキテクチャの判断と性能を検証します。
ドキュメントと引き継ぎ（第6週）
包括的なドキュメントをお届けし、貴社チームへの知識移転を行います。
よくあるご質問
クリックで回答を表示01どのLLMプロバイダーと連携していますか。+
02既存のシステムと統合できますか。+
03実際の開発も担っていただけますか。+
04RAGパイプラインの最適化はどのように扱いますか。+
05マルチエージェントの連携についてはどうですか。+
設計図から構築へ
設計からデリバリーまで
アーキテクチャを、設計から動作する監視された状態のシステムへと引き上げます。