企業向けAIシステム開発力
モデル選定、データエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、AIエージェント、ローカル推論、評価、セキュリティ、クロスプラットフォームでのプロダクト化まで対応します。
モデル選定から、本番プロダクトまで
企業のAIプロジェクトは、APIをひとつ呼び出すことではありません。
株式会社豊順は、ビジネス目標、データ条件、プライバシー要件、実行環境、コストに基づき、AIシステム全体を設計します。
モデルとアーキテクチャ
プロジェクトごとに、次の観点で最適解を判断します。
• 商用AI APIか、オープンウェイトモデルか
• 大規模汎用モデルか、小型の特化モデルか
• テキスト・画像・音声・動画のマルチモーダルが必要か
• RAGか、ファインチューニングか、従来型のルールベースか
• クラウドか、ローカルか、閉域網か、ハイブリッドか
• AIエージェントおよび外部ツール呼び出しの要否
データエンジニアリングとナレッジシステム
企業データを軸に、次の作業を行います。
• データクレンジング、分類、アノテーション
• データ品質の検証と重複チェック
• 権限管理と機密情報の取り扱い
• 学習・検証・テストデータの分割とデータリーク防止
• 企業ナレッジベースとRAG検索
• ドキュメント更新とデータのトレーサビリティ
モデルカスタマイズと最適化
要件に応じて、次の技術を使い分けます。
• プロンプト設計・コンテキスト設計
• Structured Output
• Function Calling
• RAG
• Supervised Fine-tuning
• PEFT / LoRA
• モデル蒸留・量子化
• 推論フレームワークの選定、GPUリソース設計、レイテンシ・スループット・コストの最適化
• ローカル推論とモデルのサービス化
評価とプロダクト化
AIシステムは、リリース前後を通じた継続的な評価が不可欠です。
• 精度とタスク完了率
• ハルシネーション率と典型的な失敗モード
• 応答速度と運用コスト
• 権限、ログ、人による確認プロセス
• プロンプトインジェクションと機密情報のリスク
• モデルドリフトとナレッジデータの変化
• 既存業務システムとの統合効果
私たちの目標は、技術用語を並べることではなく、ビジネス課題を安定して解決できる構成を選ぶことです。