AI & SOFTWARE TECHNICAL PARTNER
AIの技術課題を、
実装できる形に。
RAG・ローカルLLM・既存システム連携を中心に、技術調査・PoCから設計・開発まで。企業・SIer・開発会社のAI・ソフトウェア技術パートナーとして支援します。
TECHNICAL SERVICES
委託したい技術から、サービスを選ぶ。
01 / RESEARCH & POC
AI・LLM技術調査・PoC
モデル選定、RAGの構成、品質・性能の評価。開発前に技術の見通しを確かめます。
サービス詳細を見る02 / RAG ENGINEERING
RAG・専門知識検索
社内文書・技術資料を検索し、原文の根拠を確認できる仕組みを設計・構築します。
サービス詳細を見る03 / LOCAL LLM
ローカルLLM・オンプレミスAI
データの利用条件に合わせた実行環境、モデル評価、検索・業務システムとの連携を支援します。
サービス詳細を見る04 / SYSTEM INTEGRATION
既存システム・AI連携
業務データ、API、認証、既存画面にAI機能を組み込みます。必要な技術モジュールから委託できます。
サービス詳細を見るTECHNICAL ASSESSMENT
AI・LLM技術調査・PoC
導入したい機能とデータの条件を整理し、実現性、モデル候補、品質と性能を検証します。システム開発を前提にせず、調査・評価だけの委託にも対応します。
01 / 課題と条件を整理
業務、資料の利用権、既存システム、ネットワークと実行環境を確認。検証する質問と判断基準を合意します。
02 / 比較・試作・評価
LLM、Embedding、検索方式を比較。回答品質、処理速度、メモリ、ハードウェア要件を必要な範囲で検証します。
03 / 結果と次の選択肢
技術調査・比較報告書、PoC、評価結果と改善案を整理。開発に進む範囲や、追加で確かめる条件を提示します。
成果物はご相談に応じて個別に合意します。上記のすべてを各契約に含めるものではなく、検証前に精度や応答速度を保証するものではありません。
技術調査・PoCについて相談する →FOCUS AREA
インフラ分野のAI技術支援
道路・施設維持管理、橋梁・土木技術資料、防災教育の情報活用を対象に、RAG・ローカルLLM・可視化の技術調査とPoCを支援します。活用領域のご案内であり、特定の導入実績を示すものではありません。
まず資料の利用条件と課題を整理し、検索精度や回答の根拠、既存システムとの接続を検証します。土木設計・安全判定は担当分野の専門家が行う前提です。他業種の技術委託にも対応します。
技術調査・PoCを相談するAIチャットボット付きWebサイト制作
企業サイトの設計、制作、改修に、公開内容の整理と自然文の質問対応を組み合わせる受託です。AskSiteは申し込みで使える製品です。こちらは、サイトそのものと、その製品を載せる作業をOIKEが請け負うサービスです。
よくある状態
案内は公開されているのに、訪問者が目的の説明へたどり着けず、同じ質問がメールや電話に戻ってきます。
- 1 企業サイト・既存資料
- 2 情報の整理
- 3 Webサイトの構築
- 4 AskSiteの導入
- 5 FAQ対応・問い合わせへの引き渡し
納品に含めるもの
公開または改修したサイト、FAQと答えてよい範囲、チャットの設置、問い合わせへの導線です。社内の非公開資料を検索する仕組みは、このサービスの範囲に入れません。
このサイト制作について相談する生成AI・RAG・ナレッジ検索
PDF、Office、FAQ、Web、データベースにある記述を検索し、当たった箇所を根拠に回答する仕組みを個別に作ります。当たらない質問は、分からないと返す前提です。
RAG
資料を検索してから回答する
- Office
- Web
- FAQ
- データベース
根拠付き回答 · チャット / 検索 / API
閉域環境 / ローカルLLM
お客様専用環境の内側。外部APIを呼ばない構成を取れる
-
PostgreSQL
確定的な照会
-
pgvector
根拠の検索
-
業務ルール
区分・計算
この三つはLLMの外で処理する
回答 · 根拠 · 検索結果
処理の要点
文書は分割し、メタデータを付けて索引します。キーワード検索とベクトル検索を合わせ、必要なら再順位をかけます。件数や状態の計算はデータベースに残し、言語モデルは質問の理解と回答文に使います。
技術構成・導入方法を詳しく見る →ローカルLLM・オンプレミスAI
お客様のサーバと閉じたネットワークの中で、ローカルの言語モデル、埋め込み、検索を動かします。実行環境に合わせて構成を設計します。ハードウェア、モデル、必要なソフトウェアの条件を満たす場合は、外部のクラウドAPIを呼ばないオフラインのシステムまで構成できます。
CPUとGPU、メモリ、量子化は実機で見ます。区分や集計など決まっている処理はモデルに任せません。応答時間や精度の数値は、検証の前には約束しません。
ローカルLLM構成を詳しく見る →AIエージェント・業務システム開発
手続き、案件、既存システムとの接続を、画面とAPIとして作ります。言語モデルに業務の判断をすべて任せるのではなく、ルールで進む処理と、下書きや分類に使う処理を分けます。
- 1 今の手順の確認
- 2 人が確認する箇所の切り分け
- 3 画面・API・データベース
- 4 必要な箇所だけAIを接続
納品は、対象業務の定義、動くシステム、例外の戻し方、引き渡しです。あとから製品へ足した機能は、当時の受託範囲には含めません。
業務システムの開発を相談するデータ基盤・インテリジェンス
複数の出所からデータを集め、名寄せ、検索、集計、可視化までを必要な範囲で作ります。地理や空間の情報が絡む場合は、その幾何も扱います。汎用のAI分析製品として一式を売るものではありません。
- 1 データの出所を決める
- 2 整形と識別子
- 3 検索・集計
- 4 利用者が読む画面
写真から地面の形を推定し、教育用の水面を重ねる試作は、この領域で行った技術検証です。実測の水深や災害予測を出す基盤ではありません。
データ基盤について相談するデジタルヒューマン・AIコンテンツ
案内用のデジタルヒューマン、音声認識、音声合成、知識検索を、現場の質問に合わせて接続する受託です。動画の多言語化や、短い動画・配信の制作フローも、必要な範囲で扱います。UniDubとLivePersonaは、それぞれ申し込みや相談の対象になる製品です。このセクションは、それらを含む個別の設計と組み込みです。
- 1 音声またはテキストの質問
- 2 知識の検索
- 3 回答文
- 4 音声とデジタルヒューマンでの提示
どの範囲から検証するかを、要件の前に整理できます。
開発について相談する