安定稼働と継続改善、自走化まで伴走。
AIシステム／Webサイトの監視・改善・教育をワンストップで提供し、最終的には**社内で回せる体制（内製化）**を構築します。
期待できる効果
- 障害・品質課題の早期検知／早期復旧（MTTD・MTTR短縮）
- 品質指標（正答率・関連度・満足度）と運用コストの最適化
- ドキュメント・手順化・教育により属人化を解消し、自走化へ
提供内容（スコープ）
- 監視・チューニング
アプリ／インフラ監視、ログ分析、ボトルネック解消、レイテンシ最適化（P95/P99） - AI品質改善
プロンプト最適化、評価データ整備、RAGの索引更新（再埋め込み／除外ルール） - データ運用
コーパス更新、辞書・同義語管理、機密区分・権限の見直し - セキュリティ／ガバナンス
権限（RBAC）・監査ログ、キー／証明書ローテーション、外部送信ポリシー遵守 - 変更管理（Change Management）
リリース計画、ロールバック手順、モデル／バージョン管理 - 内製化支援
手順書・運用基準（SOP）、評価テンプレ、教育（運用者／編集者向け）
監視・改善メニュー
- 可用性：稼働率、APIエラー率、リトライ率、SLA/SLOアラート
- 性能：応答時間（P95/P99）、スループット、キャッシュHIT、索引レイテンシ
- 品質（AI）：出典提示率、ハルシネーション兆候、再現率／適合率、フィードバック評価
- 検索（RAG）：ヒット率、関連度（nDCGなど）、古いドキュメント検出
- コスト：1,000リクエストあたりの原価、モデル／推論ルート最適化
- セキュリティ：拒否すべき入力検知、PII含有検知、失敗ログ監査
重要指標例：MTTD（検知までの時間）、MTTR（復旧までの時間）、Uptime、P95応答時間、1k req原価、自己解決率（Deflection）、CSAT
体制と役割（RACI例）
- Responsible（運用担当）：一次対応、監視、定型改善
- Accountable（運用責任者）：週次レビュー、リリース承認、SLA管理
- Consulted（開発／セキュリティ）：障害原因分析、設計変更レビュー
- Informed（事業側）：KPI共有、変更影響の通知
月次の改善サイクル
- 計測：ログ／指標の収集・可視化
- 診断：ボトルネックと品質課題の特定
- 改善：プロンプト／索引／クエリ最適化、キャッシュ・並列度調整
- 検証：オフライン評価→ステージング→段階的リリース
- 共有：レポート、翌月の改善テーマ合意
料金プラン（目安）
- ライト：月5万円〜
レポート（月1）／軽微改修（〜数時間）／障害一次対応 - スタンダード：月12万円〜
隔週レビュー／プロンプト・索引の継続改善／教育（四半期1回） - プロ：月25万円〜
週次レビュー／追加開発の小規模実装／評価データ拡充・ABテスト
※対象システム数、データ量、SLA水準、連携範囲により変動します。
導入までの流れ
- 引き継ぎ・現状把握：監視項目／SLA／依存関係の棚卸
- 運用設計：プレイブック、連絡体制、リリース・ロールバック手順
- 初期チューニング：監視閾値、キャッシュ・索引、プロンプト基準化
- 運用開始：月次レポート／週次ミーティング（プランによる）
- 内製化：SOP・教育・権限設計の移管、定着支援
よくある失敗と回避策
- “作って終わり”で評価軸がない → KPIとSLA/SLOを先に定義
- 索引更新が遅い → 更新フローを自動化（差分再埋め込み／定期ジョブ）
- 誰も触れないダッシュボード → 意思決定に使う数個へ絞る
- 属人化 → 手順書・権限・レビューの三点セットで標準化
導入事例（要約）
- 製造：RAGの索引自動更新で回答の陳腐化を解消、問い合わせ一次解決率が向上
- 小売：コスト最適化で1kリクエスト原価を約30%削減
- 行政：監査ログとルール整備でセキュリティ審査を短縮
- 専門サービス：教育＋SOP整備でチーム内製化を実現
FAQ
Q. 監視ツールや既存のCI/CDはそのまま使えますか？
A. 可能です。既存スタック（例：CloudWatch、Datadog、Grafana等）に合わせて設計します。
Q. AI品質の評価はどのように行いますか？
A. 代表データセットを用いたオフライン評価＋運用時のユーザー評価を組み合わせ、定期的に回帰テストします。
Q. 内製化までどれくらい見れば良いですか？
A. スタート地点にもよりますが、2〜3ヶ月で運用の主担当を社内へ寄せるケースが一般的です。
Q. 緊急時の連絡体制は？
A. プランに応じたSLA/SLOを定義し、連絡チャネル／一次対応→エスカレーション手順を合意します。
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