生成AI / LLM
活用支援サポート
生成AI
自社データ
領域に応じた適切な
ソリューション提供
生成AI / LLM+RAGを用いて
自社の固有の情報生成
RAG：Retrieval Augmented Generationは、LLMと外部のデータベースや情報源を結びつけるための技術です。
RAGを用いることで、一般に公開されている既存の情報を提供するLLMと組み合わせることで、過去も含めた自社固有の情報を生成することが可能です。
Realizable
TDSEが実現できること
企画設計から運用までトータルサポート
LLM導入における活用アセスメント
中立的な立場での利用サービス選定
エキスパートによる
導入支援
目標精度達成に向けた独自の精度評価と改善
運用開始後のチューニングや活用支援
自社データ活用時のセキュリティへの配慮
開発/運用サイクルを最適化するLLMOps
DXを含めたソリューションから運用まで
マルチモーダルへの
応用
一気通貫で行う生成AI / LLM活用支援サービス
TDSEのLLM活用支援なら、LLM活用業務の洗い出しから
実装後の運用・改善支援までサポート致します。
一気通貫で行う生成AI / LLM活用支援サービスの特徴
必要なアセスメントから運用まで柔軟に対応
LLMをビジネス活用するために必要なアセスメントから運用まで一気通貫でご支援します。また、それらの活動を支えるLLMOpsもご支援します。
STEP1LLM活用アセスメント
LLM活用ができる業務の洗い出し、実現性や効果を加味した優先度付けを実施
- 業務ヒアリング
- LLM活用事例の選定
- テーマの優先度付け
STEP2ソリューション
業務に適したLLMの選定や、周辺の業務アプリ開発など、ビジネス実装を支援
- 業務要件定義
- LLM選定
- 機能・非機能要件定義
- 業務アプリ開発
LLMOps
- 分析環境、モデルサービング環境の設計
- 基板設計・開発
- パイプライン設計・開発
- 社内データへのデータ拡張（例：RAG）
- モニタリング機構の設計・構築
STEP3運用・改善支援
LLM実装後の運用を支援
必要に応じてチューニングなどの改善も実施
- LLMの使用に際してのエラー対応
- チューニング
LLMOps
- 分析環境、モデルサービング環境の設計
- 基板設計・開発
- パイプライン設計・開発
- 社内データへのデータ拡張（例：RAG）
- モニタリング機構の設計・構築
LLMOps
- 分析環境、モデルサービング環境の設計
- 基板設計・開発
- パイプライン設計・開発
- 社内データへのデータ拡張（例：RAG）
- モニタリング機構の設計・構築
要望に合わせて柔軟に生成AI/LLMを構築
OpenAI社のChatGPTをはじめとして、各クラウドにおけるLLMや商用利用可能なOSSのLLMなど、複数の選択肢の中から最適なものを選定し、活用環境の構築をご支援いたします
初期導入・メンテナンスコストを低減
個別システム導入に比べ、生成AI/LLMの導入では、生成AIが提供するプラットフォームとツールの柔軟性と効率性により初期費用を低減します。また、プラットフォームは継続的なサポートとアップデートを提供するため、メンテナンスコストを抑えることができます。
一気通貫で行う生成AI / LLM活用支援サービス
TDSEのLLM活用支援なら、LLM活用業務の洗い出しから
実装後の運用・改善支援までサポート致します。
Cases
LLM活用ユースケース
Feature
TDSEの強み
プロジェクト実績
データサイエンティスト/
データエンジニア
創業10年以上にわたり、多種多様なデータ活用をご支援してきた実績と技術力を用いて、TDSE独自のDX推進の方法論を確立。 生成AI/LLMの導入においても、スピーディで高品質な支援が可能。
FAQ
よくある質問
LLMでどんなことが実現できますか？
質疑応答、要約、翻訳、テキスト生成といったテキストに関わる様々なタスクを高精度で処理することが可能です。
RAGとは何ですか？どのようなことが実現できますか？
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、LLMの不足知識を補うために外部データベースを参照し、回答精度を向上させるための技術です。
社内のドキュメントを活用しRAGを実装することで、自社固有の回答を生成することが可能です。
自社固有の回答をするLLMを構築する際、どのようなデータが活用できますか？
PDFやHTML、Markdownなど様々な形式のデータをプレーンテキスト化して利用します。詳しくはお問合せ下さい。
サービス提供の流れを教えてください。
以下のようなステップでご支援いたします。
STEP１:どのような利用を想定しているか、利用可能な情報や環境は何か、などの観点から導入するRAGの方向性を確定
STEP２：業務要件の詳細なヒアリング基づき、導入を実施
STEP３：必要に応じたチューニングの改善、データベースへの資料追加等の運用支援が可能
相談から運用開始までどれくらいの期間が必要ですか？
お客様の環境や課題に応じたスケジュール設定をさせていただきます。詳しくはお問合せ下さい。
どのベンダーのRAGサービスを利用すればよいかわかりません。
RAG導入の際に必要な要素やRAGのサービス比較表をご用意しています。詳しくはダウンロード資料をご確認ください。
精度評価はどのように行いますか？
RAGの精度は検索側と生成側の両側面から評価します。具体的な評価項目や精度改善の手法についてはダウンロード資料をご確認ください。
情報漏洩などセキュリティ面の不安があります。対策はありますか？
情報漏洩には事前のアクセス制限や検索対象とする範囲を制限するなどの対策があります。セキュリティに関する注意点についてはダウンロード資料をご確認ください。
デモを見せてもらうことは可能ですか？
デモをご用意しております。詳しくはお問合せ下さい。
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