AI とデータ

すでにお使いのシステムの中で動く AI — 見栄えのよいデモではなく

データが実際に置かれている場所に AI を組み込むエンジニア組織です。社内システム、データ基盤、そして何年も回ってきた業務。範囲があり、ログがあり、引き渡しがあります。

中小企業の AI と大企業の AI は別物です

規模が違えば買うものも違う — 間違ったほうを売りません

小さな会社が求めるのは、価格が公開された一式の成果で、数週間で動くことです。大きな組織が求めるのは、チームと構築、そして責任者が明記された契約です。この二つを一つの提案にまとめることは、両方に対して雑に納品する最短経路です。

繰り返しの作業、時間外の顧客対応、売掛金の督促、入力作業 — これらは Apus Automation に価格公開の標準パッケージがあります。プロジェクトを立てる代わりに、そちらへご案内します。

データが複数のシステムに分散し、実際の規制要件があり、すでに本番で動くソフトウェアへ組み込む必要がある。これは範囲と検収のあるエンジニアリングであり、本ページが扱う仕事です。

五つの仕事

以下のどの項目も、発表資料ではなく成果物で終わります。

投資判断を迫られている経営層と CTO

四〜六週間かけてデータ・業務・システムの現状を点検し、各機会を価値と難度で採点します。技術からではなく、課題から始めます。

複数のソースから数字を集めているデータ・IT 部門

いま動いているシステムから、信頼できる一箇所へデータを流し、データモデルと監視を添えます。後段の AI はすべてこの上に立つからです。

オペレーション・法務・カスタマーサポート

自社の文書に基づいて自然言語の質問に答え、出典を示し、既存の権限を守ります。当てずっぽうのチャットボットではありません。

データを外へ出せない組織

機微なデータは自社インフラ上のモデルで処理し、残りはクラウドのモデルへ。どのデータがどこへ行けるかを定める方針も併せて用意します。

すでに本番稼働するソフトウェアを持つプロダクト組織

販売中のプロダクトに AI 機能を組み込み、他の部分と同じ工学水準を守ります。テストがあり、監視があり、モデルが誤ったときの退避経路があります。

APUS AI LAB

Apus AI Lab は、Apus のエコシステム全体が AI について交わした約束を支える社内エンジニアリング部門です。どのモデルがどこで動くか、どのデータが外へ出てよいか、それを何で測るか。何も販売しません。

機微なデータは御社インフラ上のモデルが処理し、クラウドへ出るのは機微でない部分だけ。その境界は契約に記します。

ユースケースごとに評価セットと基準値を持ちます。品質の議論が印象ではなく数字で終わるように。

御社のデータを共有モデルの学習には使いません。ウェブページの一行ではなく、契約と NDA に記載します。

モデル呼び出しごとに追跡可能な記録が残ります。入力、バージョン、コスト、結果 — 事故が起きたとき実際に遡れるように。

Apus AI Lab は社内部門であり、販売ブランドではなく、独自のサイトも持ちません。対外的な研究はまだ公開していません。公開する際は、ここに掲載します。

お持ちのデータと業務を拝見したうえで、何は作る価値があり、何はまだ早く、何はプロジェクトを立てるより標準パッケージを買うほうがよいかを率直に申し上げます。