AIOps Pack
生成AI・LLM 運用を継続的にモニタリングし、品質・遅延・コストを可視化。ガードレール設計と自動抑止を通じて安全で価値の高い AI 活用を推進します。
- LLM の品質指標を定量管理し、改善サイクルを高速化
- 異常検知と自動抑止でビジネス影響を最小化
- コスト指標を可視化し、ROI を最大化する施策を提案
- ガードレールとフェイルセーフでリスクを管理
回答精度・幻覚率・レイテンシ・APIコストを可視化します。
プロンプト・ベクトルDB・評価基準まで運用カバー。
評価レポートと改善ロードマップを継続的に提供します。
生成AIサービスのアーキテクチャ全体を把握し、品質保証・セキュリティ・コスト最適化を実現します。
LLM / 在庫プロンプト / ガードレールの設計とバージョン管理
RAG 構成（ベクトルDB / インデキシング / フィルタリング）の最適化
評価データセットの整備と自動評価パイプラインの構築
各種 API（OpenAI / Azure / Vertex 等）とコストモニタリング
AIエンジニア・SRE・データアナリストが三拠点で連携し、PoC 以降も継続的に品質改善を行います。
異常検知（精度低下・遅延上昇・コスト逸脱）
プロンプト・テンプレートのレビューとガードレール運用
学習データ／回答ログの監査とフェイルセーフ設計
週次レビューでの改善案合意と実装計画立案
定量評価に基づいた改善サイクルを回すための成果物を提供し、事業インパクトに直結させます。
品質レポート（精度・幻覚率・不適切回答率）
遅延・スループット・コスト指標のダッシュボード
改善提案と実装ロードマップ（短期/中期）
ナレッジベースとプロンプトライブラリ
自動抑止と多段エスカレーションでビジネス影響を最小化し、利用者体験を維持します。
異常検知時の自動ロールバック・スロットリング
コンテンツフィルタリングとポリシーチェックの自動適用
A/B テスト・評価パイプラインの継続実行
フェイルセーフルート（返答抑制・人手確認）の実装
AI 活用の効果を経営層へ明確に伝えるための可視化と KPI 設計を支援します。
事業貢献指標（利用数・CSAT・コスト削減率）の可視化
モデル別 / データソース別の KPI ダッシュボード
経営向けレポート（ROI / 投資回収・改善ロードマップ）
リスクアセスメントシートと是正状況のトラッキング
よくあるご質問
セキュリティ要件・SLA・導入ステップなど、詳細は無料相談または PoC でご案内します。