複雑な業務フローを自動化する
情報、ツール、人の判断をつなぎ、繰り返しの確認や引き継ぎを減らす仕組みを設計します。
AI研究開発・エンジニアリング · 東京
AI研究の深さを、
事業で使える力へ。
BitLabsは、業務フロー、データ、運用要件に合わせてAIエージェントを構築し、言語モデルを最適化し、安全なアプリケーションを届けます。研究の知見と実装力をつなぎ、AIを日々の業務で活用できる形にします。
BITLABS / SYSTEM DESIGN
業務の依頼
関連情報
モデルとハーネス
許可されたツール人による承認
業務での実行
評価 · 監視 · 改善
改善したい業務から、始めましょう。
モデルの品質や効率を高める
コンテキストの改善、追加学習、小型モデル、推論の最適化から、制約に合う方法を検討します。
試作品を本番運用へ進める
有望な実験を、評価基準と運用計画を備えたアプリケーションへ育てます。
設計の考え方を、見える形に。
合成データを用いた説明用ワークフローで、コンテキスト、権限、責任の境界を示します。顧客事例や性能の実測結果ではありません。
人の判断を組み込んだエージェントワークフロー
架空の購入依頼を通じて、検索、限定的なツール権限、承認、評価の考え方を示します。
解説付きワークフローを読むSYNTHETIC / 001説明用デモ · 外部への操作なし
- 1
依頼を読み取る
モニター4台、1台30,000円。合計120,000円。
- 2
規程を参照する
合成規程：申請上限150,000円。発注前に人の承認が必要。
SYNTHETIC-POLICY-01 - 3
許可された操作で下書きする
検索と下書きのみ許可。発注と送金は禁止。
draft_request → pending_human_review - 4
人が判断する
予算内でも自動では実行しません。承認と却下を試せます。
人による確認を待っています。
モデルの振る舞いから、日々の業務まで。
AIネイティブな設計とは、モデルの振る舞い、コンテキスト、評価、ツールの権限、人の監督を業務フローの一部として扱うことです。
エージェントとアプリケーション
文書、システム、人の判断にまたがる業務に。
- 提供するもの
- 情報検索、ツール連携、人が確認できるインターフェースを構築します。
- 評価の観点
- タスクの達成、回答の根拠、権限の境界を検証します。
モデル開発と学習
汎用モデルでは専門性、コスト、遅延の要件を満たせないときに。
- 提供するもの
- データ整備、モデル調整、利用権限とライセンスに応じた学習基盤を提供します。
- 評価の観点
- 未学習データでの品質、計算資源、より単純な手法との比較で判断します。
本番システムの設計と運用
AIを既存の運用体制に組み込むために。
- 提供するもの
- 導入構成、監視、リリース管理、引き継ぎ文書を整備します。
- 評価の観点
- 信頼性、アクセス制御、復旧手順、運用コストを検証します。
目指す品質を共有し、実装で確かめる。
- 1
業務を理解する
利用者、データ、制約、人の判断が必要な箇所を整理します。
- 2
評価基準を定める
現状を基準に、品質、遅延、コスト、想定する失敗を共有します。
- 3
構築し、検証する
モデル、コンテキスト、ツール、画面を評価基準に照らして改善します。
- 4
導入し、引き継ぐ
運用を文書化し、復旧を検証して、運用担当者への引き継ぎを行います。
安全性を、設計の段階から。
データ、リスク、運用環境に合わせて対策を設計します。AWS、Azure、プライベート基盤など、導入先はプロジェクトの要件に応じて検討します。
データの境界
モデルに渡す情報、データの移動先、保存範囲を定めます。
ツールの権限
認証情報と操作権限を必要最小限に絞り、重要な変更には承認を設けます。
監視と復旧
処理の追跡、障害対応、ロールバック、安全な停止方法を計画します。
東京から、共に作る。
BitLabsは東京を拠点とするAI研究開発・コンサルティング企業です。言語モデル開発、エージェントシステム、アプリケーション開発、安全なクラウド導入を組み合わせて、業務の課題に取り組みます。
BitLabsについて課題から、可能性を一緒に考えましょう。
改善したい業務、調整したいモデル、次の段階へ進めたい試作品についてご相談ください。
プロジェクトのご相談