パブリックAIの利用に伴い、社内機密や顧客データが外部モデルの学習リソースとして流用されるリスク。
AIによる誤情報の生成リスクがあり、業務の自動化や実運用に直接投入するには精度の面で限界がある。
PoCは成功しても、安全・安定に稼働させるシステム基盤や、運用コスト（トークン費用）を最適化する仕組みが構築できない。
AIモデルの構築・学習・実行に特化して最適化された、高度なハード／ソフト環境。安全かつ効率的なAI運用を支える堅牢な基盤です。
OpenAI・Anthropic・Google・Meta など多様なAIモデルへ単一の統一APIでアクセス。要件やコストに応じた柔軟なモデル切替を実現します。
承認済みの方針・SOP・関連文書を一元管理。確かなデータソースとLLMを連携させ、ハルシネーションを防ぎ高精度な回答を生成します。
AWS・Azure上に構築された、エンタープライズグレードのAIコンピューティング基盤。
一般的なクラウド環境はAI向けに最適化されていません。GPUの不足、高騰するコスト、トレーニングサイクルの遅延、コンプライアンス上の課題などにより、プロジェクトは本番環境に到達する前に頓挫してしまいます。
DEHAは、AWS・Microsoft Azureの認定パートナーとして、AIモデルの構築・トレーニング・提供に特化したGPU最適化環境を提供。エンドツーエンドでのプロビジョニング・セキュリティ保護・スケーリングを行います。
汎用クラウドでの毎晩のモデル再学習に11時間を要し、予算を超過していた課題を解決。GPU最適化インフラへの移行とともに、マネージドパイプラインの構築や適切なリソース配分、クォータベースのコスト管理を導入することで、コストを最適化し、安全かつ持続可能な運用基盤を実現しました。
1つのAPIで、すべてのモデルに対応。ベンダーロックインなし。
各LLMプロバイダーは独自のAPI・価格設定・特性を持ち、モデルごとに統合を再構築する必要があります。特定ベンダーに依存し、タスクごとに最適・最もコスト効率の良いモデルを選べません。
OpenAI・Anthropic・Google・Meta など数百のモデルを接続する単一の統合API。コードを変更することなく、モデルの切り替え・組み合わせ・フォールバックが可能です。
業務要件に応じたAIモデルの使い分けと、プロバイダー障害時のリスク回避を同時に実現。ドラフト作成用のプレミアムモデル、分類用の低価格モデル、そして障害時のセーフティネットを単一のAPIで自動ルーティングする仕組みを構築しました。コストと品質の可視化・分析機能を備え、万が一の障害発生時には即座に代替モデルへ切り替えることで、ダウンタイムゼロの安定運用とコスト最適化を両立しています。
自社のAIを、社内の「正しい情報」に基づかせる。
既製のモデルは自社のポリシー・製品・データを理解しておらず、誤った情報に基づいて応答します。重要な知識は、文書・Wiki・共有ドライブなどに分散しています。
検索拡張生成（RAG）による、統合された安全な知識ベース。承認されたポリシー・標準作業手順書（SOP）・文書を、AIが引用付きで回答する唯一の信頼できる情報源とします。
社内規程のPDFを個別に探す手間の削減と、誤情報によるコンプライアンスリスクを同時に解消。承認済みの最新文書のみをベースに回答を生成し、すべての回答に引用元を明確に提示する高精度なRAGアシスタントを構築しました。ユーザーの役職や所属に応じたアクセス権限の制御も実装し、社内ガバナンスの強化と業務効率化を両立しています。
不正検出、リスク評価、コンプライアンスの支援。
臨床記録、患者支援、安全なデータ検索。
パーソナライズされた推奨、予測機能、24時間365日稼働。
予知保全とサプライチェーンの共同操縦。
市民向けサービスと、政策に基づく知識提供。
保険金請求の自動化、引受業務の支援、契約に関する質問応答。
