クラウドで AI を産業化する 4 つの方法
戦略から本番まで、デモを超えて信頼性の高いビジネス システムとなるエージェント AI、MLOps、AWS アーキテクチャを設計します。
グローバルなリモートファースト配信
ヨーロッパ、北米、アジア太平洋のチームとの非同期コラボレーション用に構築されています。プロジェクトの枠組みから製品の納品までの運用。
AIエージェントエンジニアリング
ツール、データ、ワークフローを使用するエージェント
RAG 用のカスタム エージェント システム、マルチ エージェント オーケストレーション、ツールの使用、MCP スタイルの統合、および好みのクラウド スタックでの実稼働展開。
- RAG とナレッジ ワークフロー
- ツールの呼び出しとオーケストレーション
- 実稼働環境の展開パターン
クラウドと MLOps アーキテクチャ
ML 実験から本番システムまで
サーバーレス AWS アーキテクチャ、MLOps パイプライン、可観測性、コストの最適化、安全に拡張する必要がある AI システムのインフラストラクチャ パターン。
- AWS サーバーレスおよびイベント駆動型システム
- MLOps パイプラインと展開の自動化
- 可観測性、信頼性、FinOps
ドキュメント AI とインテリジェント オートメーション
ドキュメント操作を構造化データに変換する
契約、レポート、請求、請求書、または規制文書を処理する組織向けの OCR、分類、抽出、要約、および自動化。
- テキスト、OCR、マルチモーダル抽出
- 分類と検証のワークフロー
- 人間参加型の自動化
AI戦略と技術アドバイザリー
構築する前に何を構築するかを理解する
AI イニシアティブを評価する CTO、創業者、イノベーション チーム向けの技術監査、実現可能性レビュー、アーキテクチャ ロードマップおよび実行計画。
- AI スタックとアーキテクチャの監査
- 構築か購入か、リスク評価
- 予算化された実行ロードマップ