概要
多くのAIプロジェクトがPoCで終わってしまう中、私たちは本番環境での安定稼働と継続的な価値創出まで支援します。技術的な課題解決から組織的な運用体制構築まで、トータルでサポートします。
サービス詳細
1. 技術面の支援
アーキテクチャ最適化
- スケーラビリティ設計: 負荷増大に対応できる構成
- マイクロサービス化: 保守性と拡張性の向上
- クラウドネイティブ対応: コンテナ化、サーバーレス活用
パフォーマンスチューニング
- 推論速度の最適化: レスポンスタイム改善
- コスト最適化: GPU使用量の削減
- バッチ処理の効率化: 大量データ処理の高速化
セキュリティ対策
- データ保護: 暗号化、アクセス制御
- プライバシー対応: 個人情報の適切な処理
- 監査ログ: コンプライアンス対応
2. 運用面の支援
監視体制構築
- 24/365監視: アラート設定と対応フロー
- パフォーマンス監視: SLA遵守のための仕組み
- コスト監視: 予算超過の防止
運用プロセス確立
- インシデント管理: 障害時の迅速な対応
- 変更管理: 安全なアップデート手順
- ドキュメント整備: 運用手順書の作成
継続的改善
- A/Bテスト基盤: 改善効果の検証
- フィードバックループ: ユーザー声の反映
- モデル更新: 精度向上の仕組み
成功事例
スタートアップG社
課題: PoCは成功したが本番化のノウハウ不足 支援内容:
- AWSでのインフラ構築
- CI/CDパイプライン整備
- 監視・アラート設定
成果:
- 3ヶ月で本番リリース
- 99.9%の稼働率達成
- 運用コスト40%削減
大手企業H社
課題: 社内AIシステムの運用負荷 支援内容:
- 運用自動化ツール導入
- SRE体制の構築
- ランブック作成
成果:
- 運用工数80%削減
- MTTR 4時間→30分
- 開発速度2倍向上
支援プロセス
Phase 1: アセスメント（2週間）
- 現状システムの評価
- 課題と改善点の洗い出し
- 移行計画の策定
Phase 2: 移行準備（4-6週間）
- インフラ構築
- CI/CD環境整備
- テスト環境準備
Phase 3: 本番移行（2-4週間）
- 段階的な移行実施
- 性能テスト
- 切り替え作業
Phase 4: 運用安定化（3ヶ月）
- 運用手順の確立
- チューニング
- ナレッジ移転
技術スタック
インフラ
- クラウド: AWS, Azure, GCP
- コンテナ: Docker, Kubernetes
- IaC: Terraform, CloudFormation
監視・運用
- 監視: Datadog, New Relic, Prometheus
- ログ: ELK Stack, CloudWatch
- CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI
AI/ML基盤
- MLOps: MLflow, Kubeflow
- 実験管理: Weights & Biases
- モデルサービング: TorchServe, TensorFlow Serving
料金体系
プロジェクトの規模、期間、複雑さに応じて個別見積もり。
- アセスメント: 無料
- 実装支援: 要相談
- 運用支援: 月額サポートプランあり
詳細はお問い合わせください。