⚙️
AIシステム開発・運用支援
PoCで終わらない、本番品質のAI/MLシステムを
要件定義からアーキ設計、モデル開発、MLOps、監視・改善まで。 ビジネス成果と運用安定性を両立した開発を伴走します。
こんな課題ありませんか？
🧪
PoCから先に進まない
PoCでは動いたが本番化の要件が整理できず、性能・コスト・リスクの見通しが立たない。
🧱
既存システムとの連携が難航
API化やデータ連携、セキュリティ要件への適合に時間がかかり、開発が遅延している。
📈
運用・改善の仕組みがない
モデル精度の劣化検知や再学習、コスト管理、監視などの運用フローが未整備。
Wizitが解決します
アーキ設計からMLOpsまで、本番運用を見据えたエンドツーエンドの支援。 安定稼働と継続的改善を両立します。
本番品質のAI/MLプロダクトを短期で立ち上げ
要件定義・アーキ設計から、モデル/アプリ開発、インフラ、監視、 継続改善までをワンチームで伴走。SLOとコストを意識した設計で、 ビジネス価値を最大化します。
- ビジネス要件と非機能要件を踏まえたアーキテクチャ設計
- モデル開発とアプリケーション開発の一体運用
- クラウド/オンプレ問わずAPI・バッチ・イベント連携を設計
- MLOps・監視・再学習パイプラインで継続的改善を実現
サービス内容
🧭
要件定義・アーキ設計
ビジネス要件と非機能要件（SLO/セキュリティ/コスト）を踏まえたアーキテクチャを設計します。
🧠
モデル/アプリ開発
モデル選定・学習・評価からAPI/フロント実装まで、プロダクト品質で開発します。
🔗
システム連携・API化
既存業務システムやデータ基盤との連携を設計し、信頼性の高いAPI/バッチ連携を構築します。
📈
MLOps/監視・改善
CI/CD/CT、モデル監視、データドリフト検知、再学習パイプラインを整備し、継続的に品質を向上させます。
進め方
01
要件整理・スコーピング
ビジネスゴールと非機能要件を整理し、成果指標とスコープを定義します。
02
設計・プロトタイピング
アーキ設計と初期プロトタイプを短期で実装し、リスクとコストを見極めます。
03
実装・テスト
モデル/アプリ/インフラを実装し、性能・負荷・セキュリティを含むテストを実施します。
04
リリース・運用改善
MLOpsと監視を整備し、リリース後も継続的に品質とROIを改善します。