大規模言語モデルのビジネス活用を強力にバックアップ
生成AI 自社導入・活用支援サービス
業界やユースケースに合わせた貴社独自の生成AI（大規模言語モデル:LLM）の導入・構築を支援します。
大規模言語モデルの実践学習から技術検証、そしてビジネス価値のある生成AIの導入を目的とした生成AI・大規模言語モデルの伴走型支援サービスです。
大規模言語モデル（LLM）とは
Chat GPTのような、新しい文章を生成する能力を持つ人工知能（生成AI）の一種です。
大量のテキストデータからパターンや関連性を学習し、文章の文脈に基づいた適切なコミュニケーションが可能で、会話可能なチャットボットの生成や音声データからの文字起こし、議事録生成、翻訳、文章要約、社内文書データからの文書検索、過去の問合せなどのデータを元にした新たな問合せに対する回答文章の生成などができます。今後は専門分野に特化した対応や教育への適用、効率的な多言語コミュニケーションの取得方法など様々な分野での発展が予想されます。
コンセプト
ユースケース中心の実践学習
お客様それぞれの具体的なユースケースを元に、大規模言語モデル（LLM）の学習と実践的なシステム構築のノウハウを提供。
貴社独自の生成AIプロジェクトの推進
お客様の具体的なニーズに基づき、特定ドメインにおける生成AIプロジェクトを当社がお客様と共同で推進。独自の大規模言語モデルの構築を行うとともに、内製化も支援。
データ戦略立案のためのPoV検証
PoV（Proof of Value）の結果をネクストステップにおける大規模言語モデルデータ戦略への社内提案に活用。
事業ドメインに合わせてカスタマイズされた価値ある生成AIの導入をサポート
Chat GPTの登場を始め、オープンソースの大規模言語モデル（以下、LLM）も登場してきたことから自社で生成AIを活用する動きがあります。しかし、自社の業界やドメインにマッチしたLLM設計の難しさやセキュリティ上の観点から、国内では導入が進んでいません。そこで、お客様の業界やドメインにカスタマイズしたLLMの検証から、導入を視野に入れた運用方法までをご提案し、信頼性のあるLLMを用いたビジネス価値の創出をご支援します。
サービス概要
本サービスは、特定の業界やドメインのユースケースに対応した生成AI導入を検討されている方に向けたサービスです。生成AI導入に関する知見、セキュリティなどの不安を解消するコンテンツと検証結果を提供し、生成AI導入の実現可能性を示します。
学習からアフターフォローまで、LLMエンジニアが手厚くサポート
生成AIに関する概要理解から実践的な構築までをハンズオン形式で開催し、LLMシステムの構成と技術要素を理解できます。また、簡単なLLM基盤を構築して入力に対する挙動を体験いただきます。ハンズオン後は、テクニカルな質問に対応して学習後のフォローをします。
特定の業界・ドメインにカスタマイズした生成AIを提供
ヒアリングをもとにお客様の企業ドメイン、ユースケースを満たす技術要素を調査します。選定した要素技術を組み合わせてカスタマイズし、ご要望の生成AI/LLMをご提供します。
検証結果からビジネス価値を検討し導入を見据えた開発・運用まで支援
お客様と当社共同での検証結果を踏まえて、ご提案した生成AIの実用性とビジネス価値をご評価いただきます。生成AIの導入に価値があるとご判断いただいたのち、当社にて導入計画を策定し、導入に必要な開発・運用コストを算出します。ご提案した生成AIと導入計画を採用いただけた場合は、当社にて本番運用を見据えて開発や運用体制を整理し、導入計画に基づいてお客様と共同でLLMの導入を推進します。
本サービスのプロセス
データAIの案件で培ったノウハウをもとに、以下のプロセスでプロジェクトを進めます。技術革新が激しいLLMを見越してプロトタイプの開発までをスピーディーに進め、まずは実現可能性を検証する必要があります。エーピーコミュニケーションズは顧客ニーズを満たす生成AIを導入するために、常に顧客に寄り添ったLLMの提案・開発をします。
Phase 1 構想策定・企画立案
ヒアリングを通して課題を分析し、ゴールを設定します。ドメインやユースケースに応じLLMを用いたシステム（生成AI）を検討し、期待する効果を定義します。
※GeneralとCustomizeどちらのプランにするかの相談も可能です（プランについては後述）
Phase 2 初期調査
特定ドメインでのユースケースや課題をもとに、ベースラインと評価基準を設定します。
システム設計に必要な技術要素を調査し、有用性を検討します。
Phase 3 PoC
主にテクニカル面での実現化を検証するためにPoCを実施します。
Phase 4 プロトタイプ構築
システム全体設計を考慮したプロトタイプをテストして性能を評価することで、ビジネス現場における有用性を評価します。本環境はスモールスタート環境で実施します。
Phase 5 商用利用に向けた準備
LLM導入の展開計画を策定します。商用利用を見据えて開発と運用体制を検討し、システム構築の費用を算出します。
*QuantumBlack 5i protocolを参考に作成
LLM基盤 構成例
散在しがちな社内ドキュメントを基に構築した社員からの質問に回答するチャットボットの例
お客様のニーズに合わせて、2つのプランをご用意
| General Plan | Customize Plan |
|---|---|
| 「生成AIの導入を検討しているが基本的な理解から始めたい」方に向けたプランです。 ハンズオン形式でLLMの基本的な理解と構築体験を通して、LLMでどんなタスクができるかイメージすることを目的とします。また、ネクストアクションとして導入に向けたロードマップを提案します。 |
「自社に特化した独自の生成AIの導入を検討しており、導入に関する検証をしたい」方に向けたプランです。 LLMの基本的な理解から導入に向けた各種検証、導入計画の策定まで実施します。 |
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費用：¥6,000,000〜 |
費用：¥10,000,000〜 |
データAI領域におけるデータエンジニアリングからコンサルティングまで一気通貫でサポート
データセット内の変換や標準化、特徴量の作成などデータ前処理から分析、コンサルティングまで国内企業での実績が多数あります。お客様から頂いたデータを分析してシステム構築に使えるデータにします。さらに、導入前後におけるLLMの活用や運用に関するコンサルティングを行い、総合的にサポートします。
導入までのスピーディーな検証
検証をスピーディーに実施し、導入までの意思決定を加速化します。Chat GPTといったLLMの登場により競争の激化が予想されるため、導入の実現可能性を素早く把握する必要があります。
ITインフラでの実績
LLMを扱う上で懸念される運用やセキュリティは我々が得意とする領域です。MLOps*のプロジェクトで培ったノウハウがあるため、モデルや出力結果の管理などの運用はお任せください。また、創業時より中〜大規模システム基盤の設計から構築、運用の実績があり、お客様/御社のデータやモデルを保護しながらLLMを運用できます。
MLOpsとは
MLOpsは機械学習プロジェクトを迅速かつ効率的に進め、モデルの品質と運用を向上させるための方法論です。MLOpsを導入することで、機械学習モデルの全体的なライフサイクルをよりスムーズに管理することができます。
強力なパートナー企業との相乗効果
Databricks Lakehouse Platform*、dbt*、Fivetran*といったグローバルに使用されているツールを適材適所で活用し、LLMシステムを構築します。 それぞれの強みを最大限に発揮させた最適な組み合わせで、データパイプラインや分析、運用をご提案します。
※エーピーコミュニケーションズは、Databricks、dbt、Fivetran各社とパートナー契約を締結しています。
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