生成AI活用

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生成AI活用 — Databricks 導入支援サービス | ナレコムクラウド Databricks

生成AIを「PoC」で終わらせない。
自社データを活かす AI エージェントを、エンタープライズ品質
で本番運用へ。Databricks 上の Agent Bricks で、
RAG / GraphRAG / マルチエージェントを構築。

エンタープライズの生成AI活用における課題

SaaS チャットボットや汎用 LLM だけでは越えられない、エンタープライズ特有の課題があります。

PROBLEM 01

ハルシネーションが怖くて、業務の意思決定に使えない

汎用 LLM は確からしい嘘を返す。法規確認、見積算出、カスタマーサポートなど正確性が必須な業務には、自社データに根ざした検証可能な回答が必要。

PROBLEM 02

機密データを SaaS 型 AI に送るのは社内承認が下りない

顧客情報・契約書・設計図面・財務データなど、機密情報を外部 AI サービスに送れない。自社のクラウド環境内で AI を動かす仕組みが必要。

PROBLEM 03

「誰がどのデータで AI を使えるか」を制御できない

部門・役職・案件単位でアクセスできるデータが異なる。行・列レベルで AI のアクセス権を制御しないと、情報漏洩リスクが残る。

PROBLEM 04

PoC は動いたが、本番運用と継続改善のサイクルが回らない

本番化後に精度が落ちる、コストが想定外に膨らむ、改善ループが回らない。運用監視・コスト管理・再学習の仕組みを最初から組み込む必要がある。

「AIが、データの隣で動く」
3 本柱で支える Databricks 統合基盤

データの収集・加工・分析から AI モデルの構築・運用までを単一プラットフォームで実現。
AIが安全かつ信頼性高く意思決定を支援できる環境を構築します。

📊
PILLAR 01

データ品質と信頼性

データの形式や利用目的を問わず、一貫した品質・整合性を担保。AI が嘘をつけない土台を作ります。

  • 信頼性の高いデータ管理(ACID 保証)
  • 異常値・欠損の自動検知(Expectations)
  • ETL 〜 AI 活用・分析まで統合ワークフロー
  • 構造化+非構造化+ストリーミング対応
🤖
PILLAR 02

AI 開発・実行・監視

AI エージェントの開発・実行・監視までを単一プラットフォームで実現。「PoC 止まり」を構造的に防ぎます。

  • エージェント API のデプロイ(Mosaic AI Serving)
  • モデル選択・ガードレール制御
  • 運用モニタリング・トレーサビリティ可視化
  • MLflow + Model Registry によるバージョン管理
🔒
PILLAR 03

データガバナンス

必要なデータへのアクセスと安全性を保つ権限管理の両立。AI も「ユーザー」として統制します。

  • ユーザー・AI を含む「誰が・どのデータを見るか」を一元制御
  • 行・列レベルの属性ベースアクセス制御(ABAC)
  • Unity Catalog による統一ガバナンス
  • 監査ログ・データリネージで説明責任を担保
AGENT BRICKS

Databricks 上で AI エージェントを
構築・実行・監視する基盤

LLM・社内データ・外部 API を組み合わせたタスク特化型エージェントを設計可能。権限制御・ガードレールでモデルを安全に呼び出し、ベクトル検索を活用して企業独自データで推論を実現します。

🧠

エンタープライズ AI エージェントの柱

構築・実行制御・監視と継続改善を、ひとつの基盤で完結。AI を「業務に組み込める道具」として運用します。

01

エージェント構築・連携

モデル・ツールを統合し、業務に合わせたエージェントを迅速に構築。
  • LLM・社内データ・外部 API を組み合わせたタスク特化型エージェントの設計
  • 権限制御・ガードレールでモデルを安全に呼び出し
  • ベクトル検索(Vector Search)を活用し、企業独自データで推論を実現
  • Unity Catalog 経由でデータ・モデル・ツールを統合管理
02

実行制御・ガードレール

AI エージェントの判断をコントロールし、リスクを未然に防止。
  • リクエスト監査・プロンプト検知・出力フィルタリング
  • 最適な推論経路を自動選択(コスト・精度・レイテンシのバランス)
  • 機密データや不正リクエストへの自動遮断・警告
  • AI Gateway による統一的なモデルアクセス管理
03

監視・評価・継続改善

AI エージェントの挙動を可視化し、精度・信頼性を継続的に改善。
  • 実行ログ・成功率・応答遅延の監視
  • トレーサビリティ分析による入力とモデル出力の可視化
  • Chat ログや出力評価結果を再学習データとして再利用
  • PDCA を自動化し、現場主導での精度向上を実現

AI エージェント構築パッケージ

ミニマム構成から本番エージェントまで、ご支援可能なプランをご用意しています。
「特定ユースケースの効果検証」から「本番アーキテクチャ+ガバナンス」まで段階的に拡張可能です。

UME / 梅
クイック検証

特定ユースケースに限定し、AI エージェントの効果を短期間で検証可能。

¥200万〜 構築費 / 1〜2ヶ月程度のご支援
+ ライセンス ¥300万〜 合計 ¥500万〜
スコープ
  • 最小構成 RAG 環境の提供
  • お客様における特定のユースケース
  • RAG 実行環境の評価環境提供
成果物
  • Databricks 環境の提供
  • クイックスタート用 Notebook
  • 初回評価レポート
モデル / 機能
  • 基本的な RAG モデル
  • AgentBricks 評価環境
拡張性
  • 利用データ選定
  • プロンプトの改善
MATSU / 松
本番+ガバナンス

本番アーキテクチャを設計・実装+セキュリティ/ガバナンス・運用体制・監視まで包括支援。

Ask(個別見積) 構築費 / ライセンス費 本番運用前提
スコープ
  • プロダクトに対応したアーキ構築
  • セキュリティ対応
  • 運用体制確立
成果物
  • 本番 RAG / エージェント
  • 運用 Runbook
  • コスト / 性能監視ダッシュボード
モデル / 機能
  • 複数モデルの統合
  • 自動的な最適化アプローチ
拡張性
  • IaC 化対応
  • マルチクラウド対応
  • CI/CD パイプライン