生成AI・LLMソリューション
大規模言語モデル（LLM）は、これまでに生まれた中で最も汎用性の高いソフトウェア部品であると同時に、最も誤解されている技術でもあります。安易に導入すれば、事実でない出力（ハルシネーション）を生み、コンテキストを漏らし、期待を裏切ります。しかしエンジニアリングの規律をもって導入すれば——自社データに根拠づけ、ガードレールで制約し、継続的に評価すれば——真に変革的な存在になります。自社の文書から質問に答え、自社の文体で下書きし、自社の業務フローの中の判断を要する工程を自動化するのです。
生成AIに対する私たちのポリシーは、「生成の前に、根拠づけ（グラウンディング）」です。出発点はモデルではなく、お客様のデータと業務プロセスです。検索拡張生成（RAG）、構造化出力、ツール呼び出し、人によるレビュー（ヒューマン・イン・ザ・ループ）は、当社の設計における標準装備です。信頼性はモデル単体の性質ではなく、モデルを取り巻くシステム全体の性質だからです。さらに、モデルの勢力図は毎月変わるため、モデル可搬性を前提に設計します。お客様は、アプリケーションを作り直すことなくプロバイダーを切り替えられるべきです。
安全性についても同様に厳格です。当社が納品するすべての生成AIシステムには、どのデータがモデルに到達してよいか、プロンプトと出力をどう記録するか、機密情報をどう検出・処理するかの明示的な定義が含まれます。これは当社のデータ保護プラクティスと共有する規律です。
Large language models are the most versatile software components ever created, and also the most misunderstood. Deployed casually, they hallucinate, leak context and disappoint. Deployed with engineering discipline — grounded in your own data, constrained by guardrails, evaluated continuously — they become genuinely transformative: answering questions from your actual documents, drafting in your actual voice, and automating judgment-heavy steps in your actual workflows.
Our policy for generative AI is grounding before generation. We start from your data and your process, not from the model. Retrieval-augmented generation, structured outputs, tool use and human-in-the-loop review are standard parts of our designs, because reliability is a property of the system around the model, not of the model alone. And because the model landscape changes monthly, we design for model portability: our clients should be able to change providers without rebuilding their applications.
We are equally firm about safety. Every generative AI system we deliver includes an explicit definition of what data may reach the model, how prompts and outputs are logged, and how sensitive information is detected and handled — disciplines we share with our data protection practice.
当社の生成AIチームは、LLMアプリケーションエンジニア、プロンプト・評価スペシャリスト、セキュリティレビュアーで構成されています。サービスメニューは、最初の実験から統制されたエンタープライズ基盤まで、導入の全行程をカバーします。Our generative AI team combines LLM application engineers, prompt and evaluation specialists and security reviewers. The service menu covers the full journey from first experiment to governed enterprise platform.
プロフェッショナルサービス企業の社内チーム向けに、契約ドラフトを自社の標準ポジションと比較し、乖離をフラグ付けし、コメント文案を下書きするアシスタントを開発。すべての提案が根拠条項にリンクされ、最終判断は常に人のレビュアーが行います。アシスタントが取り除くのは「読む負担」です。An internal assistant for a professional services team that compares draft agreements against the firm's standard positions, flags deviations and drafts comment language, with every suggestion linked to its source clause. Human reviewers remain the decision-makers; the assistant removes the reading burden.
英語・日本語・中国語の社内文書を横断して社員の質問に答える検索拡張型システム。部門ごとのアクセス境界を設け、精選されたテストセットに対する回答精度を週次レポートで追跡します。A retrieval-grounded system answering staff questions across English, Japanese and Chinese source documents, with per-department access boundaries and a weekly evaluation report tracking answer accuracy against a curated test set.
案件履歴とポリシー文書から一次回答メールを起案するワークフロー。構造化されたガードレールでトーンとコンプライアンスルールを担保しつつ、応答時間を短縮しました。A drafting workflow that prepares first-response emails from case history and policy documents, cutting response times while enforcing tone and compliance rules through structured guardrails.
候補ユースケースを洗い出し、価値・実現可能性・リスクで順位づけします。Identify candidate use cases and rank them by value, feasibility and risk.
システムがアクセスしてよいデータを評価し、機密情報の取り扱いルールを定義します。Assess what data the system may access and define handling rules for sensitive content.
実データで動くプロトタイプを、通常2〜6週間で構築します。A working prototype on your real data, typically within two to six weeks.
合意済みテストセットに対する精度・品質を測定。エビデンスに基づくGo/No-Go判断を行います。Measured accuracy and quality against an agreed test set; go/no-go decision with evidence.
堅牢化、アクセス制御、ログ、ガードレール、既存システムとの統合。Hardening, access control, logging, guardrails and integration.
段階的なリリースと、ユーザー教育・フィードバックループの構築。Staged release with user training and feedback loops.
精度の継続測定、モデル更新、改善サイクルの運用。Ongoing measurement, model updates and improvement cycles.
「モデルはシステムの2割。残りの8割が、動く理由です」"The model is 20% of the system. The other 80% is why it works."
APIを呼んで見栄えの良いデモをつくることは、誰にでもできます。デモと信頼できる業務ツールを分けるのは、モデルの周囲にあるすべて——根拠を与える検索レイヤー、逸脱を防ぐガードレール、劣化を捉える評価、そしてどの出力も後から説明できるログです。この8割は地味ですが、私たちが最も力を注ぐ場所です。お客様が本当に対価を払っているのは、そこだからです。Everyone can call an API and get an impressive demo. The difference between a demo and a dependable tool is everything wrapped around the model: the retrieval layer that grounds it, the guardrails that constrain it, the evaluations that catch drift, and the logging that lets you explain any output after the fact. That 80% is unglamorous, and it is where we spend most of our effort — because it is what our clients are actually paying for.
