01 / LOCAL AI & MULTI-MODEL INTEGRATION

ローカルAIを軸に、
複数モデルをつなぐ。

ローカルAIを中心に、異なるAIモデルと企業システムを連携。言語理解、画像、音声、知識検索を役割分担させ、検証・運用できる業務フローを検討します。

LOCAL AI · MULTI-MODEL · SYSTEM INTEGRATION

01 CAPABILITIES

導入環境、モデル、データを、
現場の業務につなぐ。

ローカルAI・オンプレミス導入

データの保持範囲、アクセス権、機器、保守体制を確認し、企業が管理できるモデル・データ環境を検討します。

LOCAL AI / ON-PREMISE

異なるAIモデルの連携

異なる提供元の言語、画像・OCR、音声、検索モデルを業務に応じて組み合わせ、処理の振り分け、連携、結果の検証を設計します。

MULTI-MODEL / ORCHESTRATION

社内知識・既存システムとの接続

文書、知識ベース、帳票、既存システムをつなぎ、参照元・権限・人による確認を組み込みます。

DATA / WORKFLOW / SI

02 MODEL INTEGRATION

複数モデルで、
一つの業務フローを。

一つのフローでもモデルごとに役割を分担できます。業務とデータの境界を決め、社内での実行範囲、連携方法、確認担当を設計します。

01
業務とデータの境界を決める
機密性、利用権限、入力情報と出力先を確認。
02
モデルごとに役割を分担
文書・画像の抽出、音声認識、検索、言語理解を適材適所で活用。
03
ツール・既存システムに接続
結果を既存の帳票、知識ベース、業務システムへ連携。
04
評価・確認・改善を続ける
代表的な業務で品質とコストを検証し、記録と人の承認を残す。

必要に応じてローカルモデルと利用が認められたクラウドモデルAPIを検討します。選定・互換性は実際の検証で確認します。

03 WORKFLOW EXAMPLES

一つの業務から、
具体的な改善へ。

共同開発を想定した活用例です。実際のデータと業務方法を確認しながら検討します。

電気工事・設備・小規模改修｜現地調査と見積資料の整理

01現場情報の収集
音声、写真、現地調査の記録を整理。
02過去事例の検索
類似案件と社内単価の参考情報を検索。
03下書きの作成
調査報告・見積の下書きを作り、確認事項を表示。
04確認後に反映
担当者が確認し、既存の帳票やシステムへ反映。

目指す成果人の判断を残しながら、整理と検索の繰り返しを減らす。

上記は活用構想の例です。機能、効果、導入範囲は、要件とデータの評価に基づき個別に確認します。

04 DEPLOYMENT

ローカルを軸に、
業務に合う構成を。

データの境界、機器、応答速度、保守体制に応じて選択します。クラウドの併用は、企業のデータ方針に従います。

01 / LOCAL

ローカルを優先

適したモデルと知識検索を社内環境で実行し、社内に保持すべきデータを外に出さない構成を検討します。

02 / HYBRID

ハイブリッド連携

機密情報と中核業務は社内に保持し、方針上認められる処理に限りクラウドモデルを活用します。

03 / VALIDATE

検証してから広げる

代表的なデータで品質、応答時間、機器負荷、保守コストを比較し、一つの業務から展開します。

LET’S BUILD SOMETHING LASTING

一つの対話から、
長いお付き合いへ。

ローカルAI、複数モデルの連携、台湾・日本のM&Aや事業承継について。

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ローカルAIを軸に、複数モデルをつなぐ。

導入環境、モデル、データを、現場の業務につなぐ。

ローカルAI・オンプレミス導入

異なるAIモデルの連携

社内知識・既存システムとの接続

複数モデルで、一つの業務フローを。

業務とデータの境界を決める

モデルごとに役割を分担

ツール・既存システムに接続

評価・確認・改善を続ける

一つの業務から、具体的な改善へ。

ローカルを軸に、業務に合う構成を。