AWS上の生成AI・RAG実装支援
AWS AI Engineering
AWS基盤とAI実装を、PoC後の本番運用までつなげる。
生成AI、RAG、AIエージェントを既存業務に組み込むには、AIモデルだけでなく、AWS基盤、権限、ログ、監視、コスト、IaC、運用設計が必要です。 Wealthy DesignはAWSと開発の両面から、AIを業務で使い続けられる状態へ進めます。
Why AWS AI
AWSに強い会社だから、AIを本番運用まで見られる
AIコンサルティングやPoCだけで終わらせず、既存システム、AWS基盤、運用、監視、改善までつなげることで、現場で使われるAI実装に近づけます。
AIをAWS上で安全に動かす
生成AIやRAGを、IAM、認証、権限、Secret管理、ログ、監視、コスト管理まで含めて業務で使える構成へ落とし込みます。
PoC後の本番化まで見る
試作で止まりやすいAI施策を、既存システム連携、運用手順、保守、改善サイクルまで含めて実装支援します。
CloudFormationで再現性を持たせる
AWS構成をコードで管理し、レビュー、変更履歴、環境差分、引き継ぎがしやすい状態を重視します。
SES・準委任の体制支援にも対応
AI API連携、フロントエンド、バックエンド、AWS、SRE、テックリードなど、必要な役割を切り分けて支援します。
AWS AI Services
現行のAWS AIサービスを、要件に合わせて選定します
Amazon Bedrockを中心に、Amazon Q、Amazon SageMaker AI、Amazon Kendraなどを組み合わせ、 社内検索、業務自動化、AIエージェント、既存システム連携まで実装しやすい形に落とし込みます。
生成AIアプリケーションの中核
Amazon Bedrock
複数の基盤モデルを要件に合わせて選び、RAG、要約、問い合わせ支援、業務システム連携に活用します。
AIエージェントの実行基盤
Amazon Bedrock AgentCore
業務フロー、外部ツール、社内APIとつながるAIエージェントを、本番運用を見据えて設計します。
AWS上の生成AIモデル候補
Amazon Nova
テキスト、画像、マルチモーダル活用など、AWS基盤で扱いやすいモデル候補として検討します。
社内活用と開発生産性の支援
Amazon Q Business / Developer
社内ナレッジ活用、開発支援、調査、コード理解など、業務と開発現場の両方で活用を検討します。
モデル開発・評価・運用
Amazon SageMaker AI
独自モデル、評価、MLOps、データ活用基盤が必要な場合に、AI運用の選択肢として整理します。
エンタープライズ検索
Amazon Kendra
社内文書、規程、FAQ、技術資料を横断検索し、RAGやナレッジ検索の土台として活用します。
Example
社内ナレッジ検索・RAGの実装例
Amazon Bedrockで回答生成を行い、Amazon Kendraや社内データ基盤と連携して、規程、FAQ、技術資料、問い合わせ履歴を検索できる形にします。 IAM、ログ、監視、コスト管理、CloudFormationまで含めることで、PoC後も運用しやすいAI基盤として提案できます。
AWS上でAIを本番化する構成要素
生成AIを業務で使うには、モデル選定だけでなく、どのデータを扱い、誰が使い、どのログを残し、いくらで運用するかを設計する必要があります。
社内ナレッジ検索
規程、FAQ、技術資料、問い合わせ履歴などを検索・回答しやすく整理し、権限や精度評価も考慮します。
業務システム連携
既存Webシステム、管理画面、申請フロー、CRM、問い合わせ管理などにAI機能を段階的に追加します。
権限・Secret・監査
IAM、Cognito、Secrets Manager、KMS、WAF、監査ログなど、運用時に必要な管理観点を整理します。
ログ・監視・コスト管理
CloudWatch、アラート、利用量、APIコスト、障害時の確認ポイントを設計し、運用の属人化を減らします。
CloudFormation / CI/CD
構成をコード化し、開発環境と本番環境の差分、レビュー、変更時の再現性を高めます。
自動テスト・品質確認
画面、API、フォーム、AI連携、Lambda反映確認など、公開後に壊れにくい確認手順を整えます。
Technical Track Record
AWSとAIをつなぐ技術領域
Wealthy Designが営業・提案時に説明できる技術領域を、AWS、AI、フルスタック、エンジニアリング支援の観点で整理しています。
AWS設計・構築・運用
S3、CloudFront、Lambda、API Gateway、IAM、CloudFormation、監視、運用改善まで、公開後を見据えた構成を支援します。
生成AI・社内検索・業務自動化
AI API連携、RAG、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応支援、業務フローへのAI組み込みを設計します。
既存システムとUIまでつなぐ
AIだけで完結させず、フロントエンド、バックエンド、認証、DB、管理画面、運用保守まで横断して整理します。
大企業・SIer向けの体制補強
AI推進室、DX部門、システム子会社、大手SIerのPoC後本番化や準委任型の開発支援にも対応します。
相談しやすいテーマ
AI PoCを本番運用へ進めたい
試作済みのAI施策を、認証、権限、ログ、監視、コスト、保守まで含めて業務で使える状態に近づけます。
AWS上でRAGを構築したい
社内文書、規程、FAQ、技術資料を扱う検索・回答の仕組みを、データ整理から運用まで一緒に切り分けます。
既存システムへAIを組み込みたい
管理画面、申請、問い合わせ、CRM、SFAなど、既存業務フローを崩さずAI機能を追加する進め方を検討します。
AI開発体制を補強したい
AI API、AWS、フロントエンド、バックエンド、SRE、レビュー支援など、必要な役割を準委任型で補強します。
Related Routes
AI実装、AWSインフラ、技術品質をあわせて確認できます
AWS上のAI実装は、AI単体ではなく、インフラ、開発体制、技術品質の情報とセットで見ると社内共有しやすくなります。
FAQ
よくある質問
Q1AWS環境がまだない状態でも相談できますか？
可能です。既存環境がない場合は、AI実装に必要なAWS構成、権限、ログ、監視、コスト管理、IaC化の範囲を初回相談で切り分けます。
Q2既存AWS環境にAI機能を追加できますか？
可能です。既存のアカウント構成、IAM、ネットワーク、ログ、運用ルールを確認し、既存業務を止めにくい追加方法を検討します。
Q3RAGや社内ナレッジ検索だけの相談もできますか？
可能です。社内文書、FAQ、規程、問い合わせ履歴、技術資料など、対象データと権限管理を整理し、PoCから本番化まで段階的に支援します。
Q4大企業やSIerの準委任案件にも対応できますか？
対応可能です。AI API連携、AWS、フロントエンド、バックエンド、SRE、テックリードなど、必要な役割を切り分けて支援します。
Q5セキュリティやコスト管理も支援範囲に含められますか？
含められます。認証、権限、Secret管理、監査ログ、監視、API利用量、月額コストの見える化まで、本番運用で必要な観点を整理します。