生成AI・LLM・RAG・エージェントを事業に実装するための判断と設計。ユースケース選定から本番移行・運用まで、「導入したが使われない」を避ける実務の勘所を扱います。
このカテゴリで扱う代表的な課題
PoCは成功したのに本番移行で止まっているAIエンジニア・AI推進担当・PM/PMO向け。「死の谷」の正体を技術ではなく運用設計・組織合意・コスト構造の3つの壁として構造化し、自社がどの壁で詰まっているかを診断して次の一手を決めるための実務ガイドです。
LLMを本番運用し始めMLOpsだけでは扱えない課題に直面したデータ/MLエンジニア向け。プロンプト・評価・モデル切替・観測性・コストの5領域を一つの運用体系として設計し直す視点から、本番障害を防ぐLLMOpsの設計と実装のベストプラクティスを解説します。
MCPを試したが企業システムで動かす要件がわからないAIエンジニア向け。MCPが業界標準として定着した2026年の状況を踏まえ、「動くMCP」と「企業で動くMCP」の違いを、業務システム連携の実装事例7パターンとエンタープライズ要件から整理します。
AIエージェントを本番で動かす際のブラックボックス・コスト・監査の課題に直面するAI/MLOpsエンジニア向け。動くデモと本番運用を分ける課題を整理し、AgentOpsの5つの監視軸とOpenTelemetryによる標準化を、運用パラダイムとして解説します。
単線のRAGでは本番運用に耐えられないと感じるAI/MLエンジニア・アーキテクト向け。エージェントが計画・検索・評価・再検索を回すAgentic RAGが標準になった背景を整理し、本番運用に耐える4つのアーキテクチャパターンと落とし穴を解説します。
どのLLMを使うかがROIを左右する局面に立つエンジニア・経営層向け。仕様の横並び比較でなく業務適用の観点から、GPT-5.5・Opus 4.7・Gemini 3.1をRAG基盤への適合・セキュリティ要件・ベンダー依存の視点で選ぶ判断軸を整理します。
正解が一意に定まらないLLMの品質をどう評価するか悩むAIエンジニア・AIプロダクト担当向け。従来のML評価が崩れる理由を整理し、公開ベンチマークと自社ユースケース評価の使い分け、リリース判定への落とし込みまでを実践ガイドとして解説します。
プロンプトを工夫しても品質が安定しない壁にぶつかったAI/プロンプトエンジニア向け。プロンプトエンジニアリングの限界を5つの構造的課題に分類し、それぞれに対するRAGやファインチューニング等の技術的アプローチの選択肢を整理して、プロンプトの先にある設計の全体像を示します。
生成AIのPoCは成功したのに本番化が進まないAI企画・DX推進・プロダクトマネージャー向け。原因はPoC開始時点で本番化の判断基準が定義されていないことにあると整理し、本番移行を判断する4つの評価軸と、実務で使えるチェックリスト・稟議テンプレートを提供します。
どの業務から生成AIを導入すべきか迷う事業会社のDX推進・IT企画・コンサル向け。ユースケースの4類型と5つの評価軸を使い「最初の1件」を投資対効果とリスクの両面から選ぶ判断パターンを、失敗しがちな観点も含めて具体的に解説します。
オーケストレーションやメモリ管理を一から作る負担に悩むAIエンジニア向け。Googleが公開したAgent Development Kit(ADK)の概要・アーキテクチャ・実務活用パターンを体系的に解説し、マルチエージェント開発を設計から本番デプロイまで進める道筋を示します。
ツールごとに接続実装が乱立し再利用できない課題を抱えるAIエンジニア向け。AIエージェントの「ツール接続問題」を整理し、Model Context Protocol(MCP)がその接続・再利用・セキュリティをどう標準化するのか、仕組みと実務への応用を解説します。
RAGを導入したが検索が的外れ・ハルシネーションが出て精度が伸びないAI/MLエンジニア向け。RAGの基本を押さえた上で、チャンク設計・検索・生成の各フェーズで精度を高める実装のベストプラクティスと、PoCから本番運用へ移行する勘所を解説します。
「LLMを呼ぶだけ」のシステムから自律的に動くエージェント設計へ進みたいAIエンジニア・アーキテクト向け。AIエージェントを構成する4つの要素と、それぞれの設計パターン・判断基準を整理し、実務レベルでエージェントを設計する視点を解説します。
複雑なタスクを単一LLMで捌ききれず設計に悩むAIエンジニア・アーキテクト向け。マルチエージェントの基本概念から主要アーキテクチャパターン、そして「いつどのパターンを選ぶべきか」の設計判断の勘所までを、性能悪化やコスト増を避ける観点で整理します。
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