exaBase Studio
エンタープライズのための
AIサービス開発運用プラットフォーム
アイデアから本番運用まで
Clients
※一部トライアル／PoC利用のお客様を含む
NEWS
はじめに
LLMの進化 > 業務システムの進化
LLMの急速な進化により、エンタープライズの業務改善ポテンシャルが大幅に高まっていますが、現実のシステム開発とのギャップは開くばかりです。
現場の声を活かしたい vs システムへの反映は大変
現場のフィードバックを活かして段階的に改善したい — でも本番で動くシステムの設計変更やインフラ改善は大きな負担になります。多くの企業が「改善したいのに、できない」というジレンマに直面しています。
何をどう始めるのが正解？
AIを含むアプリケーションを机上で設計しきることは、得策ではありません。小さく試しながら、確実に成果を積み上げていきたいですよね。では、どこから始めるのが正解なのでしょうか？
現場と開発者を近づけるプラットフォームエンジニアリングを
デザインパターンと柔軟なインフラ
シンプルなデザインパターンをもとに、すぐ試せて変更できる。アプリケーションの変更にあわせてインフラ側も柔軟に対応してくれるような、そんな開発運用プラットフォームを考えました。
exaBase Studioのご紹介
実績あるパターンと段階的な改善で、AIサービスの開発・運用を加速するプラットフォーム
- 1
システムデザイン
役立つ設計パターン
- 2
インクリメンタル
スピーディーな価値提供
- 3
クラウドネイティブ
高効率な運用
主な機能
exaBase Studioは、システムデザインから本番運用環境構築までを自動化する、Kubernetesベースのクラウドネイティブな開発・運用プラットフォームです。
01GUIでシステム設計
- データと処理フローをビジュアルに設計
- マイクロサービス全体のバランスを見通し
- 業務にあわせた表現力の高いデザインを支援するリアクティブコンポーネント
02ワンクリックでインフラ自動構築
- 作ったものをすぐに現場に展開できる
- マルチクラウド／プライベートクラウドでのKubernetes実行環境自動構築
- システム設計に基づくリソースの自動最適化
03モデルを組み込んで、すぐに試せる
- 自由にモデルを選択し、アプリに組込み
- 自社のAPIキーを使ったアプリケーション開発にも対応
04本番運用への対応と運用支援
- ログとステイタスの監視機能
- プライベートクラウド版の提供
- プロフェッショナルサービスによるアプリケーション運用支援
05AIサービスのためのシステムデザインテンプレート
- AIサービスのためのシステムデザインテンプレート
- ベストプラクティスに基づくシステムデザイン例
テンプレート例
LLM Chat UI
生成AIのチャットアプリ
会話履歴・いいね履歴を保存して、管理者側で確認。生成AIに特定のチャットを送らないガバナンス機能も自由に追加。
RAGOps
RAGのスターターキット
RAGのチューニング機能を網羅的に搭載。運用の中で、業務の暗黙知をデータ化し、「育てるRAG」を実現する。
LLM Chain
複数のLLMを連携させて、異なるタスクを処理させるアプリ
各LLMが協力して段階的にタスク処理し、複雑なタスクが可能に。
選ばれる理由
エンタープライズ組織でのAIサービス開発のイネーブルメント
開発者の負担を減らせる
- システム設計からインフラ構築まで、基盤チームを介さずに完結
- 複雑なインフラ構成もワンクリックで自動構築
基盤管理チームの運用負荷を解放
- 開発者に権限委譲しながら、ガバナンスは確保
- インフラ構築の自動化による工数削減
- 監視・運用の自動化でチーム稼働を最適化
- インクリメンタルな開発
- インフラの標準化
- 監視と運用管理支援
- テンプレートを元にクイックスタート
- 自社アセットの蓄積と再利用
- 組織全体への横展開の容易さ
Enjoy Engineering!
インクリメンタルなAIサービス開発へ