CASES

AI・LLM の事例

エージェント基盤、RAG、モデル選定、品質の継続監査

6 件

自社プロダクト

dokoAI

LINE で話しかけるだけの AI 秘書

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック
  • ワントップ

LINE で話しかけるだけで、予定・メモ・経費・リマインドを片付けられる AI 秘書です。中の AI エンジンは、お客さまごとにデータを分ける作り、複数の LLM を切り替えられるアダプタ層、品質の自動点検までを持ち、newspick やナレッジ基盤からも使える部品になっています。企画から課金・運営画面まで一人で作り、運用しています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • ⭐ LLM を差し替えられるアダプタ層。 OpenAI・Gemini・Claude・Grok・Groq を同じ口で呼び、使った量も共通の形で記録する。新しいモデルは翻訳を1つ足すだけで、お客さまごとに再起動なしで切り替えられる
  • モデルの選定を数字で決める。 同じ100件のテストを8つの設定で回して比べ、最も安いクラスのモデルが品質・費用・速さの3つとも上回った。新しいモデルが出たら同じ100件で比べ、その日のうちに切り替える
  • ⭐ データが混ざらないことを、仕組みで保証する。 データベースの行単位の制御(RLS)を含む4層で、お客様ごとのデータを分けている。設定が抜けたときは「全件見える」ではなく「0件」になる側に倒してある
  • AI のエンジンを、LINE から切り離した部品にした。 newspick やナレッジ基盤からも同じエンジンを呼べ、考えている途中の経過と答えを、その場で画面に流す(LINE では見せられない途中経過まで見える)
  • 数秒で返すことを、使い心地の中心に置いた。 1回の返事の中の時間の使い方を測り、記憶の書き込みを返事のあとに回して、ふだんの会話は1〜2秒で返す
  • 品質を、毎回・裏で点検する。 判定専用の AI(Jev)が答えを点検し、気になる答えは上位のモデルで作り直して比べる。お客さまへの返事は止めずに、毎日の採点と合わせて品質を見ている
  • 作ったあと毎日見る画面まで作った。 運営画面21画面、16項目を5秒ごとに確かめるヘルスチェック、バックアップ、費用の円換算
受注限定

見守り IoT

ミリ波レーダーで非接触に人を見る

  • 上流
  • 折衝・プランニング
  • フルスタック

ミリ波レーダーによる非接触の見守りと、据置き端末、家族向けポータル、運営コンソール、課金までを、サーバから端末ファームまで一貫して設計・実装しています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用

取り組んだこと

  • ⭐ 安価な 24GHz レーダーで、乳児の呼吸まで取った。 センサーの生の波形を解析し、成人の1/6しかない小さな動きから呼吸(33.7回/分)を取り出した
  • 不在と、静かに眠る人の違いを実測で確かめた。 在室と無人で約10倍の差があることを測り、在室の判定を「センサーの在室フラグ・呼吸の信号・生のエネルギー」の3つで行うロジックにした
  • 客先の端末を、訪問もリモートログインもせずに更新し続ける仕組み(自動ロールバック付き)
詳細は個別にお渡しします
自社プロダクト限定

GPU 専用機とローカル LLM

OS の自動構築から電力管理まで

  • 自走
  • フルスタック

GPU を搭載した専用機の OS 自動インストールから、ローカル LLM と生成モデルのサービング、ジョブキュー、外部公開、管理画面までを一貫して構築しています。

担当
  • 設計
  • 実装
  • 運用

取り組んだこと

  • 使っていない計算機を自動でサスペンドし、仕事が来たら Wake-on-LAN で起こす(寝てはいけない状況を数え上げる設計)
  • OS の自動インストールから組み立てる。 同じ構成の機械を、何度でも同じ手順で作り直せる
  • 生成が止まって見える原因を、実行前の検査で先に見つける
詳細は個別にお渡しします
自社プロダクト

newspick

LLM が毎日ニュースを選んで、1本の記事にまとめる

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック

情報漏洩の事件と AI エンジニア向けの報道を1日2回自動で集め、宣伝や攻撃的な投稿を落としてから、同じ出来事の報道を1本の記事にまとめて公開しているサイトです。続報が来るたびに記事を書き直します。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • 収集・遮断・選別・名寄せ・要約を、段ごとにモデルを使い分けて自動で回す
  • 外部の LLM へ出る口を1か所に閉じ込め、ほかの場所から出ようとしたらテストで落とす。原文は保存せず、要約と事実だけを残す
  • すべての LLM 呼び出しを台帳に残し、月の上限で自分で止まる。止める順番も決めてあり、遮断と選別は最後まで止めない
  • 記事を意味のベクトルにして、意味で検索でき、地図として並べて見られる
自社プロダクト

ナレッジ基盤と、AI に回させる業務

一人の会社の仕事を、仕組みで回す

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック
  • ワントップ

社内の資料を出典つきで引けるナレッジ基盤と、その上で毎日動く自動の仕組みです。メールの仕分け、資料の夜間更新、案件探し、やることのカード化、カードに書いた指示の実行までを AI に回させ、自分の仕事で毎日使っています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • ⭐ あえてベクトル検索を使わない RAG。 文書の目次から読むべき文書を LLM に選ばせ、答えの最後の出典を機械で検査する(渡していない文書の名前は、LLM を使わずに消す)
  • AI に任せる範囲を、権限で絞る。 自動で動く AI は、読めるファイル・書けるファイル・使えるコマンドを決めた範囲だけにし、送信・削除・支払いはさせない
  • 決めるのは人、動くのは AI。 やることはカードになり、人がカードに指示を書くと、実行役が動いて結果を経過に書き、LINE で知らせる
  • 案件探しは、見送った理由から次の絞り込みの規則を学ぶ。規則は人が見て、無効にできる
自社プロダクト

Doyar

会議の IT 用語アシスタント

  • 上流
  • 折衝・プランニング
  • 自走
  • フルスタック
  • ワントップ

PC で流れている会議の音とマイクの音を聞き取り、その場で文字起こしして、出てきた IT 用語の短い解説を隣の画面に出すデスクトップアプリです。要件定義書・画面遷移図・リリース判定・課金の設計を文書にして、機能を足す前・配る前に何を作るかを決めています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • ⭐ 製品として決めることを、文書にしてから進めた。 要件定義書・上流の構成図・画面遷移図・リリース判定・有料化の計画・課金の設計・モデル調達の検討
  • 配布まで設計した。 管理者権限なしで入れられて、更新もできる(業務の端末にも入る)
  • 仮想オーディオデバイスを使わず、出力デバイスに入力ストリームを開く一手で両OS対応