AI開発サービス

AI はお客様のデータ上で、お客様のインフラストラクチャ上で実行されます。

HiTechCloudは、バーチャルアシスタント、社内ドキュメントQ&Aシステム、テキスト処理、コンピュータビジョンを構築します。ベトナム国内のGPU Cloud上にデプロイされるため、企業のデータが自社のインフラ外に出ることはありません。

AI の課題について相談 GPU Cloud cho AI
能力
RAG・バーチャルアシスタント・NLP・コンピュータビジョン
インフラストラクチャ
HiTechCloudが運用するNVIDIA GPU Cloud
データ
国内で保存・処理
モデル
自社ホスト型オープンモデルまたは第三者 API
概要

企業 AI の最大の障壁はモデルではなくデータです。

現在最も強力なモデルであっても、わずか数行のコードで API 経由で呼び出すことができます。企業の AI プロジェクトが失敗する原因は、多くの場合モデルの品質ではなく、社内データが散在し、クレンジングされておらず、明確なアクセス権限がないこと、そして法務部門が外部へのデータ持ち出しを承認しないことにあります。

これはまさに HiTechCloud が焦点を当てている場所です。内部データを適切な権限設定を備えたプラットフォームに標準化し、その後でのみ上部に AI アプリケーションを構築します。機密データの場合、オープンモデルはベトナムの当社 GPU 上で実行され、データはエンタープライズインフラストラクチャを離れません。

また、ある課題が AI を必要としないことを明確に申し上げます。「チャットボットを作ってほしい」という多くの要望は、実際にはドキュメントを整理して内部検索を充実させることでより良く解決できます。

よくある課題

多くの AI プロジェクトがデモンストレーションで停止する理由

企業データは建物の外に出ることはできません。

契約書、顧客情報、社内ドキュメントをパブリックサービスにアップロードできないため、テスト版を実環境へデプロイできません。

デモはクリーンデータで実行された

モデルはサンプルドキュメントで適切に動作しますが、実際のスキャンと実際のフォームでは大幅に低下します。

精度をどの程度正確か測定できる者がいない

テストセットと検収基準がないため、品質についての議論は印象に基づきます。

GPU リソースが長期運用に対応していない

学習 と推論には継続的に GPU が必要であり、海外での時間単位のレンタルはコストとレイテンシ の両面で受け入れ難い。

サービス

AI ソリューショングループ

社内ドキュメントQ&A (RAG)

社内ドキュメント、プロセス、契約から回答するアシスタント、出典を引用、ユーザー権限を尊重

バーチャルアシスタントと顧客ケア

ウェブサイト、電話回線、チャットで繰り返し質問に自動応答。範囲を超える場合は従業員に引き継ぎます。

ドキュメントおよびフォームの処理

請求書・領収書・契約・スキャン帳票からのデータ抽出、会計システムまたはERPへ直接登録。

コンピュータビジョン

ラインの製品欠陥を検出、カウント、分類し、既存カメラを通じて労働安全を監視します。

分析と予測

需要予測、取引の異常検知、企業の過去データに基づいた顧客セグメンテーション。

Model serving と MLOps

モデルを GPU にデプロイ、バージョン管理、出力品質の監視、実際のクエリ量に応じたスケーリング。

プロセス

AI プロジェクトがどのようにデリバリーされるか

  1. 01

    課題と基準の定義

    AI が達成すべき内容と測定方法を合意する — モデルまたは技術の議論の前に。

  2. 02

    データ準備

    利用対象となる社内データの収集、クレンジング、分類、および権限設定を実施します。

  3. 03

    検証可能な実証テスト

    実際のデータで試版を構築、想定規模での正確性およびクエリ当たりコストを測定。

  4. 04

    デプロイおよびモニタリング

    GPU Cloud 上で本番稼働を開始し、出力品質を監視しながら、実際のユーザーからのフィードバックに基づいて改善を図ります。

テクノロジー

使用するテクノロジースタック

モデル

  • セルフデプロイ型オープンモデル
  • 商用モデルAPI
  • Fine-tuning

プラットフォーム

  • Vector database
  • RAG pipeline
  • AgentBase
  • MLOps

インフラストラクチャ

  • GPU Instance
  • GPU Cluster
  • Object Storage
  • Kubernetes

連携

  • REST API
  • Webhook
  • ERP / CRM
  • 社内チャットチャネル
顧客

本サービスの対象

膨大な社内ドキュメントを保有する企業

  • 従業員は契約と手順から情報を探すために時間を費やしています。
  • ドキュメントは公開サービスにアップロードすることができません。
  • 回答には検証可能なようにソースを引用する必要があります。

多くのフォームと伝票を処理している企業

  • 請求書、伝票、帳票がまだ手作業で入力されています。
  • スキャン品質がソース間で異なります。
  • より広い範囲でのデプロイ前に、精度基準を合意する必要があります。

GPU インフラを必要とする技術チーム

  • モデルとデータはありますが、継続実行する GPU がありません。
  • 海外での GPU レンタルはコストとレイテンシの問題が生じます。
  • 学習データはベトナムのインフラストラクチャに留まる必要があります。
HiTechCloud を選ぶ理由

HiTechCloudがもたらす価値

データは国内に留まる

機密データの場合、オープンモデルはベトナムのデータセンターに配置された GPU 上で実行され、政令13/2023/ND-CP の個人データ保護要件を満たしています。

GPU は既に提供しているサービスです

HiTechCloud は GPU Cloud を顧客向けに毎日運用しているため、AI プロジェクトの費用と計算能力は最初から確定。転売ではない。

正直な評価

AI がまだ必要でなかったり、信頼できるモデル動作に十分なデータがない場合は、明確に伝えて事前準備を提案する。使い物にならないシステムをデプロイする代わりに。

FAQ

よくあるご質問

当社の企業データは公開モデルの 学習 に使用されていますか。

いいえ。HiTechCloud GPU 上に Open Models をデプロイする場合、データは完全に社内インフラに留まる。プロジェクトが第三者 API を使用する場合、当社はその提供者のデータ処理条件を明示するため、デプロイ前に判断できる。

開始するにはどの程度のデータが必要ですか？

ドキュメント Q&A の場合、既存のドキュメントで十分です。モデルの再学習は不要です。予測またはコンピュータビジョンには履歴データまたはラベル付き画像が必要です。具体的な量はサーベイ段階で評価されます。

AI システムの運用にはおおよそいくらかかりますか

GPU またはAPI 呼び出し費用に、ストレージと運用費用を加えたものです。試験段階では、実際のクエリあたりの費用を測定し、予想される利用者数に基づいて推定するため、拡張するか判断できます。

AIアシスタントは誤った回答をすることがありますか？

可能。当社のシステムはすべての回答に対して出典ドキュメントを引用し、回答を内部データに限定し、信頼度が低い場合は人間に引き継ぐ。

具体的な課題からの開始

企業において最も時間を要しているプロセスをご提示ください。HiTechCloud が実現可能性および必要なデータを評価し、結果を測定可能なトライアルをご提案します。

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