AI・データ
AIによるコンテンツ生成
商品説明、レポート、返信文、ドキュメントの下書きをブランドのトーンで生成し、重要な箇所には人によるレビューを組み込みます。
AI・データ
生成AI開発 サービス
CouSyncの生成AI開発サービスは、大規模言語モデル（LLM）などの生成モデルを、実際の業務で活かせるようにします。文書の下書き、要約、自社データに関する質問への回答、複数ステップの作業の自動化を、チームがすでに使っているツールの中で実現します。
提供内容
生成AI開発サービスの提供内容
AI駆動の開発プラットフォームであるOryxioは説明文から本番運用に耐えるコードを生成し、当社ポートフォリオのボイスチェンジャー兼テキスト読み上げアプリであるSinoziaは、さまざまなキャラクターボイスを提供しています。これらを開発して学んだのは、生成AIの難しさはモデルを呼び出すことではなく、その出力を大規模でも信頼でき、安全で、手頃なコストに保つことだという点です。
生成AIは下書き、要約、翻訳、質問への回答、定型業務の自動化ができますが、自信満々に間違えたり、運用コストが高くついたりすることもあります。私たちは明確な制約を設けて機能を設計します。お客様自身のデータに基づく回答、ユーザーが確認・修正できる出力、適切な利用上限、そして初日から追跡されるコストです。まずはビジネスにとって重要な1つのタスクから小さく始め、実例で機能することを確かめてから、ほかの業務フローへと広げます。機密性の高いデータについては、お客様自身のクラウドアカウント内や、お客様がホストするモデルなど、どこで処理すべきかをお客様と相談します。
テキスト・画像・アートの生成
Sinoziaのテキスト読み上げや音声機能のように、テキスト、画像、音声を生成・変換する機能を開発します。
インテリジェントな自動化ソリューション
モデルの呼び出しを業務ロジックやツールとつなぎ、問い合わせの振り分けから書類の作成まで、複数ステップのタスクを完了させます。
パーソナライズされた業務アプリケーション
自社の文書やデータをもとに質問に答えるアシスタントや検索を構築します。出典を表示するので、回答を確認できます。
創造的でダイナミックな出力
ユーザーが結果を方向づけ、編集し、再生成できるインターフェースにより、AIが人の判断を置き換えるのではなく、仕事を支えるようにします。
未来を見据えたAIイノベーション
より優れた、またはより安価な選択肢が登場したときに、プロダクトを作り直さずにモデル提供元を切り替えられるアーキテクチャを設計します。
プロセス
私たちの 進め方
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タスクの選定
具体的で価値の高いタスクを選び、良い出力とは何かを定義します。
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プロトタイプ
実例を使ってすばやくプロトタイプを作り、品質、速度、コストを検証します。
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評価
テストセットを作成して出力を測定し、正確性と安全性のためのガードレールを追加します。
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プロダクトへの組み込み
お客様のアプリ、データ、権限設定と機能を統合します。
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監視
本番環境で品質、コスト、ユーザーの声を追跡し、プロンプトとモデルを継続的に改善します。
ツールと対応領域
使用する 技術
- 大規模言語モデル（LLM）
- 自社文書を対象とした検索拡張
- テキスト読み上げ・音声
- プロンプトと出力の評価
- ガードレールと人によるレビュー
- モデル提供元の切り替え
ホスティング型のモデル提供元や、お客様自身が運用するオープンモデルを、品質、プライバシー、コストに応じてプロジェクトごとに選んで使います。
CouSyncが選ばれる理由
なぜ CouSyncなのか
自社でもAIプロダクトを開発
AI駆動の開発プラットフォームであるOryxioと、当社ポートフォリオの音声・テキスト読み上げアプリであるSinoziaを通じて、実務上の課題を直接経験しています。
測定できる品質
見栄えのよいデモに頼るのではなく、リリース前に実例で生成AI機能をテストします。
コストとプライバシーへの配慮
運用コストを予測しやすい設計にし、機密データをお客様の管理下に保ちます。
フルスタックで提供
モデル、バックエンド、インターフェース、デプロイを1つのチームが担うため、機能がより早くユーザーに届きます。
FAQ
よくある ご質問
生成AIはビジネスに何をもたらしますか？
代表的な用途は、コンテンツの下書き、文書の要約、ナレッジベースからの質問回答、コードや画像の生成、複数ステップのタスクの自動化です。最も効果が見込めるユースケースを選ぶお手伝いをします。
生成AIアシスタントは自社の文書を使えますか？
はい。モデルをお客様の文書やデータと接続し、それらを根拠に回答させます。回答を確認できるよう、出典も表示します。
AIがでたらめを作り出すのをどう防ぎますか？
お客様のデータに基づいて回答させ、実例で出力をテストし、ガードレールを追加し、重要度の高い判断には人が関わるようにします。誤りを完全になくせる方法はないため、レビューを前提に設計します。
どのAIモデルを使いますか？
品質、プライバシー、コストをもとに、ホスティング型の提供元とオープンモデルからプロジェクトごとに選び、あとからモデルを変更できるようにプロダクトを設計します。
自社のデータが公開モデルの学習に使われることはありますか？
プロジェクト開始前にお客様と話し合い、お客様のデータ要件に合ったプロバイダーと設定を選びます。必要に応じて、お客様がホストするモデルも使用します。
生成AIプロジェクトの期間はどのくらいですか？
タスク、連携先、確認の要件によって異なります。最初の打ち合わせの後、プロトタイプから始めるスケジュールをお客様と取り決めます。
