デモではなく、本番グレードのLLMシステムを構築します。GPT-4のインテグレーションからオープンソースモデルのファインチューニングまで、スケールで動作するLLMソリューションを設計します。
構築内容
最適なアプローチの選択
事前学習済みモデル（GPT-4、Claude）をAPIでアプリケーションに接続。本番環境への最速パス。要約、分類、コンテンツ生成など汎用タスクに最適。
最適：AI機能を素早く必要とし、汎用的なユースケースの場合
検索レイヤーを追加し、LLMが御社の独自データ（ドキュメント、データベース、ナレッジベース）から質問に回答。モデルは汎用のまま、御社固有の情報にアクセス可能。
最適：LLMが御社のビジネスデータを知る必要がある場合
オープンソースモデルを御社のデータセットで再学習し、動作、トーン、専門知識を変更。初期コストは高いが、大量処理時のクエリ単価は低く、完全にカスタマイズされた出力。
最適：大量処理で専門的な動作が必要な場合
技術スタック
プロセス
ユースケース、データ、既存システムを分析し、最適なLLMアプローチ（インテグレーション、RAG、ファインチューニング）を推奨します。
アーキテクチャ図、モデル選定理由、タイムライン、固定スコープ価格を含む詳細な技術提案書を72時間以内にお届け。
シニアエンジニアが毎週のデモを行いながら反復的に構築。プロンプトエンジニアリング、モデル評価、インテグレーションテストを全工程で実施。
本番デプロイメント、モニタリングダッシュボード、コスト最適化、ドキュメント作成、オプションの継続サポート。
費用
すべてのプロジェクトは固定スコープ — 合意した価格がお支払い額です。時間課金なし、スコープクリープなし。
4〜6週間
GPT-4またはClaudeをAPIでアプリに接続。プロンプトエンジニアリング、エラーハンドリング、ストリーミングレスポンス、本番デプロイメントを含む。
8〜14週間
ドキュメント取り込み、ベクトルデータベース、検索最適化、LLMインテグレーションを含むフルRAGパイプライン。御社のデータからAIが回答。
10〜18週間
Llama、Mistral等のオープンソースモデルを御社のデータセットでファインチューニング。データ準備、学習、評価、デプロイインフラを含む。
OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5、Meta Llama 3、Mistral、Cohere等のオープンソースモデルに対応。専門的なユースケースに合わせた独自データでのモデルファインチューニングも可能です。
LLMインテグレーションは事前学習済みモデルをAPIでアプリに接続 — 最速かつ最安。RAGは検索レイヤーを追加し、独自データから回答。ファインチューニングはモデルを御社のデータセットで再学習し専門的な動作を実現。ユースケース、データ、予算に基づき最適なアプローチをご提案します。
シンプルなLLMインテグレーションは$15K〜$30K（4〜6週間）。カスタムRAGシステムは$30K〜$80K（8〜14週間）。ファインチューニングモデルは$40K〜$100K（10〜18週間）。すべて固定スコープでオーバーランなし。
はい。既存のSaaS製品、社内ツール、エンタープライズシステムへのLLM機能追加を定期的に行っています。AI検索、文書処理、チャットボット、ワークフロー自動化など、再構築なしで現在のスタックに統合します。
関連する導入事例
OCR、分類、抽出、検証を備えたLLMパイプラインを構築し、アナリスト1人あたり週40時間以上の手動ドキュメントレビューを置き換えました。
年間$200K削減 · 精度95%
導入事例を見るユースケースをお聞かせください。72時間以内にアーキテクチャ、タイムライン、価格を含む固定スコープ提案書をお送りします。