Cloud Intelligence™Cloud Intelligence™

Claudeを本番環境で構築・提供・運用

Anthropic on DoiT

AWS、Google Cloud、Azureを横断し、Claudeをパイロットから本番へ。最適なモデル、見えるコスト、止まらない運用を実現します。

エンタープライズ品質のAnthropicプラクティス

AIプロジェクトの多くは、デモで止まる

モデルは動く。だが、コスト、レイテンシ、信頼性が追いつかない。私たちが提供するのは、たった一つの目的のために構築されたエンタープライズ品質のAnthropicプラクティス。Claudeをパイロットから本番へ移行することです。

Anthropicへの深い知見に、FinOpsとCloudOpsで培ったDNAを掛け合わせます。私たちのForward Deployed Engineersは戦略資料を置いて立ち去るのではなく、お客様のチームに入り込み、実装まで届けます。

Forward Deployed Engineeringを見る
Claudeの本番デプロイで協働するEngineers

DoiTが選ばれる理由

Claudeのワークショップを開ける会社は数多くあります。しかし、本番稼働後のworkloadsを支えられる会社はわずかです。そのギャップこそ、私たちの仕事の場です。

  • マルチクラウドが前提

    Amazon BedrockやGoogle Vertex上のClaude、そして直接API。当社の都合ではなく、お客様のスタックに合う経路を選びます。

  • FinOpsの蓄積

    2011年以来、クラウド支出の価格設計と最適化に取り組んできました。トークン、GPU、プロバイダー間のトレードオフをドル単位で計測します。

  • 伴走型のデリバリー

    シニアエンジニアがお客様のチームに参画。アーキテクチャ、文脈、制約を踏まえて動きます。

  • 計測を標準装備

    AI支出をチーム、機能、顧客単位で按分し、Claudeの実コストを可視化します。

パートナーシップが生み出す価値

パイロットから本番へ、より速く

最適なモデル。現実的な目標。説明できるコスト。

用途に応じた最適モデル

用途に応じた最適モデル

高度な推論にはOpus。バランス重視にはSonnet。大量処理にはHaiku。

本番化までの最短経路

本番化までの最短経路

リファレンスアーキテクチャが、数週間を数日に縮めます。

制御できるコスト

制御できるコスト

初日からユニットエコノミクスを意識し、マージンに合わせて調整します。

負荷に耐える信頼性

負荷に耐える信頼性

本番稼働前にHAパターンとロールバック計画を組み込みます。

評価ハーネスを標準搭載

評価ハーネスを標準搭載

品質は勘ではなく、自動評価で測ります。

ガバナンスを最初から組み込み

ガバナンスを最初から組み込み

最小権限アクセスと、チームを跨いだ明確なデータ所有権。

デリバリーの進め方

チケットキューではなく、Forward Deployed Engineers

FDEはシニアクラウドアーキテクトとして、お客様のチームに直接参画します。Engineersとペアを組み、実装、テスト、デプロイを担います。エージェントとワークフロー設計、RAGとナレッジシステム、評価ハーネス、推論コスト最適化、信頼性、セキュリティまで、Claudeのライフサイクル全体で成果に責任を持ちます。

チーム紹介
お客様チームとペアで進めるForward Deployed Engineer

プロジェクトの進め方

5つのフェーズ。提案書ではなく、実際のコード変更で前進します。

  • キックオフ

    ユースケース、SLO、今すぐ片付けたい課題をすり合わせ、環境を把握します。

  • プラン

    構築範囲を定義。モデルを選び、評価を設計し、コストとレイテンシの目標を設定します。

  • シップ

    お客様のEngineersと並走して実装。コードベースに実際の変更を加えます。

  • 自動化

    モニタリング、ガードレール、ポリシー制御を組み込み、付きっきりの運用から解放します。

  • 成果を証明

    品質、コスト、信頼性を目標に照らして測定。確認できたら次へ進みます。

Claudeを本番品質で運用する

急増する需要、GPUスケジューリング、モデルドリフト、読めないコスト。FDEチームは、他のミッションクリティカルなworkloadsと同じ姿勢でGenAI運用に向き合います。

  • GPU効率

    稼働率の低い推論・学習ジョブを特定。アクセラレータを無駄なく動かし続けます。

  • スケーリングパターン

    LLMとエージェントのトラフィック特性に合わせた自動スケーリング戦略。

  • データパイプライン

    取り込みと前処理を堅牢化し、検索や学習が止まらない仕組みを作ります。

  • AIのためのFinOps

    トークン使用量、プロバイダー別コスト、トレードオフを明快に可視化します。

  • 標準で堅牢

    HAパターン、障害ドメイン、グレースフルデグラデーションを織り込みます。

  • 本番前検証

    負荷試験、カオス演習、ロールバック計画を本番稼働前に実施します。

Claudeの実コストを可視化

トークン請求書は、真実を隠す

総額はわかる。だが、どのチームの、どの機能の、どの顧客が押し上げたのかはわからない。私たちはそこを変えます。

カーネルレベルの計測により、コード変更なしでAIとクラウドの支出を発生源で按分。すべてのAPIコールを背後のworkloadsに紐付け、実数値でトレードオフを判断できるようにします。

チーム・機能・顧客別にAI支出を按分するダッシュボード

私たちが作るもの

すべてのプロジェクトは、機能からではなく、課題から始まります。

  • エージェント型ワークフロー

    今は人手でこなしている複数ステップの作業を、Claudeに任せます。

  • ナレッジとRAGシステム

    オープンなWebではなく、お客様のデータに根ざした回答を返します。

  • コーディングとSDLCの加速

    Claudeを組み込んだレビュー、リファクタリング、マイグレーションを高速化します。

  • サポートの自動化

    顧客体験を損なうことなく、チケットを解決し、問い合わせ量を減らします。

  • ドキュメント・契約書分析

    抽出、要約、チェックを大規模に行います。

  • カスタムworkloads

    テンプレートではなく、お客様のスタック、データ、SLOに合わせて構築します。

Claudeで、構築を始める

優先事項を整理し、本番稼働への最短経路を描きます。