サービス概要
アーベルソフトの生成AIソリューションは、単なるAIチャットの導入に留まりません。社内ドキュメントをフル活用するRAGシステムの構築、セキュアなローカルLLMのデプロイ、そして業務フローを自動化するAIエージェントの開発までをトータルで提供します。
インフラからアプリケーション開発までを一気通貫でサポートできる強みを活かし、データの重要度や業務要件に合わせた「PoCで終わらせない」実戦的なAI活用を実現します。
サービスの特徴
最新のAI技術をビジネスの現場へ、最適な形で実装します
クラウドAI
Amazon Bedrock / Azure OpenAI
ローカルLLM
完全プライベートなAI環境構築
RAG・エージェント
社内データ連携・業務自動化
業務特化型RAGシステムの構築
社内ドキュメントやデータベースとLLMを高度に連携。ハルシネーション（嘘）を抑制し、御社固有の情報に基づいた正確な回答を行うAIアシスタントを構築します。
セキュアなローカルLLM環境
機密情報の外部流出を完全に遮断したい企業向けに、社内サーバー上でのローカルLLM構築を支援。GPU選定からモデルのデプロイまで、インフラ面から最適化します。
AIエージェントによる業務自動化
チャットでの回答に留まらず、メール送信、データ集計などの「アクション」を伴うAIエージェントを開発。複雑なワークフローの自動化を支援します。
プロンプトエンジニアリング最適化
モデルの性能を最大限に引き出すプロンプト設計を行います。コストを抑えつつ、目的に応じた最高精度の出力を得るためのチューニングを施します。
アーベルソフトが選ばれる理由
私たちの強みと価値
国内トップクラスの開発実績
AWS生成AIプログラムコンテストでの優勝や、AWS生成AIハッカソン準優勝の実績。国内屈指の技術力で、難易度の高い生成AI実装を成功に導きます。
インフラ・セキュリティへの深い理解
クラウドから物理GPUサーバーまで、データの重要度に応じた最適な構成案を提案。機密性の高いビジネス利用にも柔軟に対応します。
実用性を重視したスピード開発
PoCで終わらせないことを重視し、現場で使われるUI/UXとレスポンス速度を追求。最短期間でビジネス価値の創出を目指します。
最新LLMの継続的な活用知見
Claude, GPTなどのクラウド系からLlama 3等のOSSまで幅広く網羅。特定のモデルに依存せず、常に最適な選択肢を提示します。
導入の流れ
確実な成果を出すための段階的アプローチ
活用診断・ユースケース定義
現場の課題をヒアリングし、生成AIで解決可能なタスクを特定。費用対効果の高い導入箇所を明確にします。
プロトタイプ開発・精度検証
実際のデータを用いて小規模な環境を構築。実運用に向けた課題の洗い出しと、回答精度のブラッシュアップを行います。
本番構築・システム連携
既存の社内システムやクラウド基盤と統合。スケーラビリティとセキュリティを担保した本番環境を立ち上げます。
運用支援・継続的改善
AIの精度を継続的にモニタリング。フィードバックに基づき、プロンプトやRAGの検索ロジックを改善し続けます。
導入事例
ローカルLLMによるセキュアな業務自動化基盤の構築実績
OpenClawとローカルLLMを活用した夜間自動処理基盤の構築
社内向けに、業務自動化フレームワーク「OpenClaw」とローカルLLM（Ollama）を組み合わせた夜間自動処理基盤を構築しました。応答速度を求めない代わりに、商用クラウドLLMを使わずミドルスペックのGPUサーバーで夜間（18:00～翌9:00）にまとめて処理する設計とし、コストとセキュリティを両立しました。
主な取り組み・特長
- OpenClawとローカルLLM（Ollama）を統合し、外部通信を行わない閉域環境で自動処理を実行
- コスト重視のミドルスペックGPUサーバーを選定し、夜間バッチ処理でランニングコストを最小化
- 商用クラウドLLMのAPI費用0円で運用し、社内機密情報を外部に出さないセキュアな構成を実現
- 朝出社時には作業が完了している非同期ワークフローが定着
対応技術
クラウドからOSSまで網羅した技術スタック
クラウドAI基盤
最新のマネージドサービスを活用し、スケーラブルなAI環境を迅速に構築します。
- Amazon Bedrock (Claude / Llama)
- AWS Lambda / Step Functions
- Pinecone / pgvector (ベクトルDB)
- Azure OpenAI Service
ローカルLLM・OSS
機密情報を守るプライベート環境において、高性能なOSSモデルを最適化してデプロイします。
- Llama 3 / Mistral / Qwen
- vLLM / Ollama (推論最適化)
- NVIDIA CUDA / Docker GPU
- LoRA / QLoRA (チューニング)
AIアプリケーション開発
AIを道具として使いこなすための、直感的で高性能な周辺機能を実装します。
- LangChain / LlamaIndex
- Semantic Kernel
- Streamlit / Next.js (UI)
- Dify / Flowise
よくある質問
FAQ
学習に利用されないクラウド設定の活用や、社内ネットワーク内で完結する「ローカルLLM」の構築が可能です。御社のセキュリティポリシーに適合する構成をご提案します。
はい、可能です。API連携や独自のエージェント開発により、普段お使いのツール上でAIを活用できる環境を整備いたします。
プロトタイプの作成であれば最短2週間〜1ヶ月程度で可能です。本番環境の構築や社内システムとの深い連携を含める場合は、3ヶ月〜半年程度を目安としています。
いいえ、必ずしも必要ありません。Azure OpenAI ServiceやAmazon BedrockなどのクラウドAPIを活用することで、サーバー管理不要かつ従量課金で安価に導入可能です。秘匿性の高いデータを扱うためにローカルLLMが必要な場合のみ、最適な環境構築を支援いたします。