MEDHA エンジニアリング
FIT · ACE を基盤に
まずは、ひとつのワークフローを本番に近い条件で実証します。その結果をもとに、既存プロジェクトへの適用か、新規構築かを判断します。
本格導入の方針を決定する前に、ひとつのワークフローを本番に近い条件で実証します。
ユースケース、成功基準、対象システム、データアクセス範囲を明確にし、ゴールを定めたうえで開始します。
AIエージェントのフローを設計し、実際に動作するプロトタイプを構築したうえで、実務に近いシナリオで品質を検証します。
検証結果、リスク、本番導入への具体的な道筋を含む、実際に動作する成果をご提示します。
既存チームの業務を妨げることなく、AIを現在のSDLCへ統合します。
現在のSDLCを起点にAI活用の方針を設計し、既存チームへの影響を抑えながら統合します。
既存プロセスを維持しながらAIを並行導入し、セキュリティおよび品質基準に照らして性能を検証・調整します。
検証済みのAIへ段階的に移行しながら、従来プロセスを即時に戻せるフェイルセーフとして維持します。
評価と承認ゲートを設計段階から組み込み、AIエージェント・システムをゼロから構築します。
初期段階から、ドメインごとの意図、エンティティ、型安全なツールスキーマを定義します。
品質評価用のテストスイートと人工的に生成したテストケースを用いて検証し、高リスクな本番導入には人による承認を必須とします。
コード、ベクトル、プロンプトを一体としてバージョン管理し、ガバナンスされたランタイムとテレメトリを組み込みます。
AIOpsがFITとACEの共通基盤となり、品質、コスト、ロールバックを一貫して管理します。
AIエージェント・システムを、バージョン管理された一連のサイクルとして構築・リリース・改善します。
コード、Embeddings、プロンプト、ツール、ポリシーをひとつのバージョンとして管理し、本番反映前に検証します。
同じリリースをFITとACEのどちらにも展開でき、事前チェックと即時ロールバックの仕組みを備えます。
本番稼働後も継続的に品質を評価し、実運用から得られる結果を次の改善へ反映します。
既存システムに蓄積された知識をつなぎ、AIエージェントが各サイクルで得た知見を継続的に蓄積します。次のエージェントは、より豊かなコンテキストをもとに動作します。
既存のAIエージェントやシステムを接続し、4Cループを通じて安全に運用・改善を繰り返します。
06 · 次のステップ
対象となるワークフローをお聞かせください。4週間で実証し、その結果をもとにFIT、ACE、またはその組み合わせから最適な進め方をご提案します。