Google Cloudの導入から活用までワンストップでお客様を支援します
生成AIアプリケーションの継続的な価値向上を実現する「GenAI Ops」。 その中核を担う観測・分析プラットフォーム「Langfuse」の導入をご支援いたします。プロンプト開発からテスト、評価、修正、本番反映まで、生成AI開発のライフサイクルを一元管理。これまでブラックボックスとされがちだったAIの挙動を詳細にトレースし、客観的なデータに基づいた品質改善と、ビジネス価値の最大化に貢献します。
プロンプト入力から最終応答まで、生成AIアプリケーションの実行プロセスを詳細に追跡・可視化。実行履歴からパフォーマンス分析、コスト最適化、問題特定を迅速に行い、これまで不透明だった生成AIの挙動を解き明かし、データに基づいた改善を可能にします。
LLMのアウトプットをLLMが評価する「LLM as a Judge」の自動評価手法を活用し、客観的な評価システムを構築。評価の難しいLLMの応答に対し「ビジネス文書として適切か」「特定のノウハウを反映しているか」など、Langfuse上で独自の基準を設けて柔軟なスコアリングが可能です。
プロンプトのバージョン管理や、異なるモデル間でのパフォーマンス比較、A/Bテストなどを効率的に実施できる環境を提供します。どの変更が品質やコストの向上につながったかをデータで確認しながら、最適なアプリケーション設定を迅速に見つけ出すことができます
クラウドエースはGoogle Cloudでの生成AI活用を開発から運用まで包括的にサポートできる体制が整っています。Langfuseで得られた技術的インサイトを、ビジネス価値向上につなげる戦略策定など、より広範なご支援もお任せください。
社内情報検索用のAIチャットボットに不正確な回答が発生することがあったが、Langfuseを導入し、入力プロンプトから参照されたデータ、最終的な応答までの一連のプロセスをトレースすることで原因が特定できるようになった。問題のある応答がどのステップで発生したかがわかり、デバッグにかかる時間が大幅に短縮され、継続的な品質改善サイクルが実現した。
マーケティングコンテンツを生成するAIで、より効果的なプロンプトを模索するなか、評価は担当者の感覚頼りだった。そこで、Langfuseを導入し、回答の品質や生成速度を客観的なスコアで計測できる環境を構築。データに基づいたA/Bテストで最適なプロンプトを迅速に特定できるようになり、コンテンツ生成の品質と効率が大きく向上した。
Google Cloudの導入・開発・トレーニング実績は1,000社以上（グループ全体）
クラウドの導入設計や生成AI活用、開発、運用・保守までをワンストップで提供
製造、小売、情報通信、ゲームなどあらゆる業界に対応
優れた実績を収めたパートナー企業を選出する「Google Cloud Partner of the Year」を通算7回受賞
Google Cloud認定資格取得数100以上 ※2025年1月時点
Cloud Partner Top Engineer 2025で16名の社員が選出
ご契約いただいたお客様へは、弊社エンジニアによる技術サポートを提供
テクニカルサポートの顧客満足度は95％以上 ※2024年（1〜12月）
Google Cloud認定トレーナー数30名（国内トップクラス） ※2025年1月時点
GenAI Opsとは、生成AIアプリケーションを安定的かつ効率的に開発・運用・改善していくための仕組みや考え方全体を指します。生成AIは不確実性を伴うため、品質、コスト、セキュリティなどを継続的に管理・改善する「GenAI Ops」を実践することが、ビジネス価値を最大化するうえで非常に重要です。
お客様自身での導入も可能ですが、弊社にご依頼いただくことで最適な環境構築、既存のLLMアプリケーションとのスムーズな連携、そして効果的な評価指標の設定や運用プロセスの設計まで、専門家の知見に基づきトータルでサポートします。ツールの導入だけでなく、その価値を最大化するまでを迅速にご支援できる点が大きな違いです。
お客様がお使いのLLMアプリケーションの規模、収集したいデータの種類、評価プロセスの複雑さなどによって期間は変動します。まずはお客様の状況や課題をヒアリングさせていただきますのでお気軽にご相談ください。 Augmented Generation）という技術は、社内の正確な情報源に基づいて回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できます。また、プロンプトエンジニアリングやファインチューニングによっても、より制御された正確な応答を引き出すことができます。
収集したデータは、LLMの応答品質が低い原因の特定（デバッグ）や、プロンプトのどの変更が効果的だったかのA/Bテスト、そしてアプリケーションの利用状況やコストのモニタリングに活用できます。これにより、データに基づいた客観的な判断で、アプリケーションの継続的な改善サイクルを回すことが可能です。
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