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ソリューション

エンタープライズAI

モデル選定、学習や変換、計算資源、納品、運用を一連の判断として計画します。既存のAI製品はそれぞれ異なる用途を担います。

ビジネス課題

ビジネス課題

システム境界、権限、運用要件を早い段階で明確にします。

  • タスク、ライセンス、データ、ハードウェアに合うモデルと実行環境を選ぶ。
  • データ、学習、推論、成果物を扱う場所を決める。
  • アクセス、更新、監視、引き継ぎの担当を定める。

論理アーキテクチャ

論理アーキテクチャ

要件、製品サービス、運用を分けた論理フローです。

01データとタスク承認済み入力、目標、評価基準
02モデル作業選定、学習、変換、推論
03計算環境対象モデル、機器、ランタイム
04提供と運用成果物またはサービス、担当
概念図です。実際の構成と責任は合意した範囲に基づきます。

ユースケース

ユースケース

  • 推論負荷と候補ハードウェアを評価する。
  • 合意済みデータと評価方法で顧客モデルを開発する。
  • 検証済みモデルを対応環境に展開する。

導入時の検討事項

導入時の検討事項

ホスト型か顧客管理型かを選び、データ、権利、アクセス、成果物の扱いを記録します。

連携

連携

  • 対応API、顧客データ・ID、選択環境に応じた評価、保存、監視。

商用条件

商用条件

まず製品の対象範囲と技術要件を確認し、追加作業は個別の提案で定義します。

ドキュメント

ドキュメント

技術または調達の判断前に、製品資料と現行情報を確認してください。

信頼と責任

責任範囲を明確にする

許可データ、ライセンス、アクセス、保持、成果物の所有者、検証責任を記録します。

アーキテクチャ資料

料金と調達

現行製品の料金を確認する

学習、変換、ホスティングは別々の製品・料金となる場合があります。

よくある質問

よくある質問

すべてのAI製品が一つの契約に含まれますか?

いいえ。製品ごとの範囲と条件を確認してください。

掲載モデルはどんなタスクにも使えますか?

いいえ。版、機能、ライセンス、実行環境を確認します。

具体的な構成を検討する

タスク、データ境界、目標環境をお聞かせください。

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