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技術ブログ
実案件で実際に踏んだ設計判断と、うまくいかなかったことを具体的に書いています。 当社に発注するかどうかの技術的な見極めに、そのままお使いください。
BigQueryKubernetesLLMMLOpsPoC本番化Vertex AIオンプレLLMモダナイゼーションレガシー刷新基幹システム構造化抽出生成AI閉域網
生成AIのPoCが本番化しない5つの理由と、その潰し方
精度は出たのに本番に載らない。生成AI導入で最も多い停滞パターンを5つに整理し、それぞれをどの順番で潰すべきかを、実装の観点から具体的に書きます。
生成AILLMPoC本番化
閉域網でLLMを動かす：オンプレLLM構成の現実解
機密データを外部に出せない環境でLLMを導入するとき、何が本当の難所になるのか。GPU選定、閉域でのパッケージ供給、モデル選定の判断基準を実務の観点で整理します。
オンプレLLM閉域網Kubernetes
Cloud Composer から Vertex AI Pipelines へ移行して分かったこと
MLパイプラインの基盤をAirflowからVertex AI Pipelinesへ移す際、設計思想の違いがどこで効いてくるか。移行の判断基準と、実際に踏んだ落とし穴を書きます。
MLOpsVertex AIBigQuery
建築図面をAIで読む前に、評価設計をする
図面という非構造化データからの情報抽出は、モデル選定より評価設計が難所になります。積算・見積の自動化を題材に、業務で使えるAIにするための評価の作り方を書きます。
生成AILLM構造化抽出
Free Consultation
まず「何が問題か」を切り分けるところから
現状のシステム構成や、止まっているPoCの状況をお聞かせください。30分の技術相談で、実現可能性・概算費用・想定期間の一次見解をその場でお返しします。売り込みは行いません。