企業向けAI実装・AI開発支援
AIをPoCで終わらせず、
業務とシステムに実装します
AI Stack
AI実装で扱う主なAI・AWSサービス
ChatGPTのCodexやClaude Code、Amazon Bedrock、AWS DevOps Agent、SageMaker AI、Comprehend、Textract、Rekognitionなどを、Python、AWS、既存システム連携とあわせて実務に組み込みます。
- ChatGPT /CodexAI Agent
- ClaudeAI
- CursorAI IDE
- PythonLanguage
- AWSCloud
- Amazon BedrockAWS AI
- Bedrock AgentCoreAgent
- Amazon NovaModel
- Amazon Q提供状況
- AWS DevOpsAgentDevOps Agent
- SageMaker AIMLOps
- Amazon KendraSearch
- Amazon ComprehendNLP
- Amazon TextractDocument AI
- Amazon RekognitionVision AI
- Amazon TranscribeSpeech to Text
- Amazon TranslateTranslation
- Amazon PollyText to Speech
- Amazon PersonalizeRecommend
- Amazon LexChatbot
- Amazon QuickSightBI
- Amazon AthenaAnalytics
- AWS GlueData ETL
- AWS LambdaRuntime
- Amazon API GatewayAPI
- AWS IAMAccess
- Amazon CloudWatchMonitoring
AWS AI Development
AWSとAIで、開発全体を継続改善します
AIは単体機能として導入するだけでなく、フロントエンド、バックエンド、AWSインフラ、テスト、運用まで、これまでの開発工程全体を改善するために使えます。
画面・UI改善を速くする
UIの実装方針、コンポーネント分割、アクセシビリティ、表示速度、フォーム改善の観点をAIで整理し、改修しやすいフロントエンドへ近づけます。
API・DB・処理設計を見直す
API仕様、DB設計、例外処理、ログ、性能課題、外部連携をAIで棚卸しし、設計レビューや改修優先度の判断材料にします。
リリースと運用を安定させる
AWS DevOps Agent、CodeBuild、CloudWatchなどを活用し、CI/CDログ、リリース準備、監視アラート、障害調査を整理します。
テスト・レビュー・手順書を整える
テスト観点、障害内容、再発防止策、運用手順書、移行リハーサル、DR/BCPのチェックリストをAIで整理し、確認漏れを減らします。
AIに判断を丸投げするのではなく、人が確認しやすい設計案、レビュー観点、ログ要約、テスト観点、改善候補を整理し、最終判断はエンジニアが行う前提で進めます。
AWS上のAI実装を見るAIで効果が出る業務を
見極めたい
問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、資料作成、レポート作成、開発業務など、AI化すべきテーマを優先順位化します。
PoCで終わらせず
本番導入まで進めたい
小さく検証したAI施策を、権限、セキュリティ、運用、保守性まで含めて業務で使える状態に近づけます。
AI実装チームやSESで
開発力を補強したい
RAG、LLM連携、AIエージェント、API連携、AWS構築、既存システム改修まで、実装できる人材と体制を補います。
少人数でも業務を
前に進めたい
問い合わせ対応、提案書、議事録、調査、採用広報などを、AIと人の確認フローで回せる状態に整理します。