私たちには、3つの明確なこだわりがあります。第一に、Infrastructure as Code。当社が納品するすべての環境はバージョン管理された構成コードで定義され、「記憶」ではなく「レビュー・再現・監査」の対象になります。第二に、初日からの最小権限。ID・アクセス・ネットワークの設計は初期アーキテクチャの一部であり、後回しにされる「堅牢化作業」では決してありません。第三に、コストを設計要件として扱うこと。AIワークロードは驚くべき速さで予算を消費し得るため、計測・クォータ・アラートを最初から組み込み、稼働率と同じ真剣さでコストを報告します。
AI systems live or die on their infrastructure. A brilliant application on a fragile foundation delivers outages, runaway bills and security findings; the same application on a well-engineered platform delivers quiet, boring reliability — which is exactly what production software should feel like. Our cloud practice exists to make AI boring in that best sense.
We are opinionated about three things. First, infrastructure as code: every environment we deliver is defined in version-controlled configuration, so it can be reviewed, reproduced and audited rather than remembered. Second, least privilege from day one: identity, access and network design are part of the initial architecture, never a hardening exercise deferred to later. Third, cost as a design requirement: AI workloads can consume budgets with astonishing speed, so we design metering, quotas and alerts in from the start and report costs with the same seriousness as uptime.
Our primary depth is Google Cloud — the platform underlying much of our AI and DLP work — and we design portable architectures that respect each client's existing cloud commitments.
Member / Menu
認定資格を持つクラウドアーキテクトとMLOpsエンジニアが、当社のAIチームに組み込まれ、またお客様のIT部門と直接連携して働きます。主なメニューは以下のとおりです。Certified cloud architects and MLOps engineers who work embedded with our AI teams and directly with client IT departments. Core menu:
クラウド環境設計・構築Cloud Environment Design & Setup
AIワークロードのためのGoogle Cloudプロジェクト体系、アカウント階層、IAM設計、ネットワークアーキテクチャ、セキュリティベースライン。Google Cloud project structures, account hierarchies, IAM design, network architecture and security baselines for AI workloads.
MLOpsパイプライン構築MLOps Pipeline Engineering
モデルとアプリケーションのCI/CD。自動テスト、デプロイ、ロールバック、そしてデータ・モデル・プロンプトのバージョン管理。CI/CD for models and applications: automated testing, deployment, rollback, and versioning of data, models and prompts.
監視・オブザーバビリティMonitoring & Observability
従来型のサービス稼働状況と、AI特有の品質シグナルの両方をカバーするダッシュボード、アラート、ドリフト検知。Dashboards, alerting and drift detection covering both classical service health and AI-specific quality signals.
コスト設計・最適化Cost Architecture & Optimisation
利用量計測、予算ガード、キャパシティプランニング、推論中心ワークロードの定期的な最適化レビュー。Usage metering, budget guards, capacity planning and periodic optimisation reviews for inference-heavy workloads.
移行・モダナイゼーションMigration & Modernisation
既存ワークロードを、AI統合に対応できるアーキテクチャへ。事業の稼働への影響を最小限に抑えて移行します。Moving existing workloads to architectures ready for AI integration, with minimal disruption to running business.
マネージド運用Managed Operation
納品した基盤の継続運用を、明確なSLAのもとで。財務部門の方が実際に読める月次レポートとともに。Ongoing operation of delivered platforms under clear SLAs, with monthly reporting your finance team can actually read.
Project Work
代表的な取り組み事例
Representative Engagements
複数フェーズAIプログラムのためのクラウド基盤Cloud Foundation for a Multi-Phase AI Programme
お客様のAI施策全体を支えるGoogle Cloudのプロジェクト体系、IAMモデル、ログ基盤を設計・構築。単一のPoCから複数の本番システムへ、作り直しなしで成長できるサイズ設計としました。Design and construction of the Google Cloud project structure, IAM model and logging baseline underpinning a client's AI initiatives, sized to grow from a single PoC to multiple production systems without re-architecture.
推論コスト削減Inference Cost Reduction
モデルルーティング、キャッシング、リソースの適正化により、お客様の月次AIサービングコストを大幅に削減した集中最適化案件。当社の関与終了後も削減効果が持続するよう、施策をすべて文書化しました。A focused optimisation engagement that cut a client's monthly AI serving costs materially through model routing, caching and right-sizing, documented so the savings persisted after our involvement ended.
モデルやプロンプトの変更が、自動品質ゲートを通過しない限り本番に到達しないMLOpsパイプラインを構築。リリースの不安を、日常のルーチンに変えました。An MLOps pipeline in which no model or prompt change reaches production without passing automated quality gates, turning release anxiety into routine.
Service Flow
サービスの流れ
How We Work
1
現状レビューCurrent-State Review
既存環境のアーキテクチャ、セキュリティ態勢、コストベースラインを評価します。Architecture, security posture and cost baseline of your existing environment.
2
目標アーキテクチャ設計Target Architecture Design
構成、ID、ネットワーク、ログ、コスト統制を網羅した設計書を作成します。Written design covering structure, identity, network, logging and cost controls.
3
Infrastructure as Codeによる構築Build via Infrastructure as Code
デプロイ自動化とオブザーバビリティを、お客様チームのツールに接続します。Deployment automation and observability wired to your team's tools.
5
セキュリティ・コスト検証Security & Cost Verification
合意済みベースラインに対する明示的なチェックを、引き渡し前に実施します。Explicit checks against the agreed baselines before handover.
6
引き継ぎまたはマネージド運用Handover or Managed Operation
ドキュメントとトレーニングの提供。SLAに基づく継続運用も選択可能です。Documentation and training, with optional ongoing operation under SLA.
Q&A
よくあるご質問
Frequently Asked Questions
Q. 社内にIT部門があります。どのように協働しますか。Q. We already have an IT team. How do you work with them?
ジェネラリストの隣のスペシャリストとして働きます。オーナーシップは御社チームが保持し、当社はAI特有の基盤専門性を提供します。構築物はすべて文書化して引き継ぎ、御社チームが運用できる状態でお渡しします。As specialists alongside generalists. Your team keeps ownership; we bring AI-specific platform expertise, and everything we build is documented and handed over so your team can run it.
Q. Google Cloud専業ですか。Q. Are you locked to Google Cloud?
Google Cloudが当社の最も深い専門領域であり、DLPを基盤とする業務の自然な拠点ですが、可搬性を前提に設計し、お客様の方針に応じたマルチクラウド環境での納品も日常的に行っています。Google Cloud is our deepest expertise and the natural home for DLP-based work, but we design for portability and regularly deliver in multi-cloud contexts shaped by client policy.
Q. すでに構築済みのクラウド環境の改善もお願いできますか。Q. Can you fix a cloud environment we already built?
はい。改善(remediation)案件は一般的です。現状レビューから始めて指摘事項をリスクで優先順位づけし、破壊的な作り直しなしに改善を進めます。Yes — remediation engagements are common. We start with a current-state review and prioritise findings by risk, so improvement happens without a disruptive rebuild.
Expert Voice
「インフラは感謝されません——プロジェクトを救うその日までは」"Nobody thanks you for infrastructure — until the day it saves the project."
優れたプラットフォームエンジニアリングは、目に見えません。何事もなく通るデプロイ、驚きのない請求書、早く終わる監査。この仕事の規律は、誰も見ていないときに近道を拒むことにあります。正しくスコープされたIAMロール、必要になる前に設定されたクォータ、必要になる前にテストされたロールバック。AIの時代になってワークロードは貪欲になり、ミスの代償は大きくなりましたが、職人としての本質は変わりません。上に立つ全員がその存在を忘れるほど、固い地盤を築くことです。Great platform engineering is invisible: deployments that just work, bills with no surprises, audits that end early. The discipline is in refusing shortcuts when nobody is watching — the IAM role scoped properly, the quota set before it is needed, the rollback tested before it is required. AI has raised the stakes because workloads are hungrier and mistakes are costlier, but the craft is the same: build the ground so solid that everyone above it forgets it exists.