IBMからAWSへの複雑な移行を、DoiTとともに加速
- 3
- 提供したAWS MAPフェーズ:Assess、Mobilize、Modernize
- 40
- 4層トポロジーを維持したまま1:1で移行したサーバー数
- 2→1
- 複数AZにまたがる単一AWS VPCに統合したIBM Cloudリージョン数
生成AIの活用を模索し始めたFinlexのチームは、好奇心からすぐに実証段階へと進み、チャット型「Finlex Assistant」やブローカー・社内チームを支援するマルチエージェントワークフローの初期プロトタイプを構築しました。手応えは十分でしたが、本番環境へスケールする段階で、パフォーマンス、ガバナンス、運用管理にわたる新たな複雑さが浮上しました。
workloadsがローカルの検証環境を超えて拡大するにつれ、レイテンシ、一貫性、可観測性の課題が顕在化。金融サービスという業種特性から、監査対応、データガバナンス、説明可能性に関する厳格な要件も加わり、クラウド利用の拡大に伴ってインフラ支出の予測と最適化も一段と難しくなっていきました。
同時にFinlexは、単なる技術的な可能性の実証にとどまらず、実際の保険業務ワークフローの中でAIがいかに具体的なビジネス価値を生み出すかを明確に定義する必要がありました。
「技術面が最大の壁ではありません」とMilad氏は語ります。「本当に難しいのは、AIをどうビジネスに取り込み、実際の課題解決につなげるかを見極めることです」
Finlexは、実証から本番運用への橋渡しを目的に、AWS RAPID GenAI(AIアセスメント)プログラムを通じてDoiTと協業を開始しました。DoiTのAI ArchitectであるRajan Bhaveと、FinlexのHead of EngineeringであるHossein Rahmaniが密接に連携し、技術ディープダイブ、アーキテクチャワークショップ、モデル評価セッション、実装支援を組み合わせることで、スケーラブルで本番運用に耐えるAIプラットフォームの設計を後押ししました。
DoiTは、FinlexのLangGraphベースの初期プロトタイプを、Amazon Bedrock AgentCore上に構築されたより堅牢なcloud-nativeアーキテクチャへと進化させ、主要な生成AIおよびエージェント型workloadsにAnthropic Claudeモデルを採用しました。これにより、スケーラビリティ、可観測性、運用管理性を高めつつ、独自オーケストレーションへの依存を軽減。さらに、セキュアなエージェント設計、脅威モデリング、GDPR、EU AI Actへの対応にフォーカスしたGenAIセキュリティ・コンプライアンス専用ワークショップも実施し、規制の厳しい金融領域でAIを安全に運用する確信をFinlexにもたらしました。
加えて、セキュアなマルチテナントID伝播の実装、体系的なモデル評価フレームワークの導入、Bedrock Data Automationを活用したドキュメント処理ワークフローの再設計、エージェント設計とメモリ管理におけるベストプラクティスの適用など、多角的な改善も行われました。
「具体的な課題に絞ったセッションもあれば、より広いテーマのワークショップもありました」とHossein氏は振り返ります。「時にはコードスニペットまで共有してもらい、開発を大きく加速できました」
DoiTのおかげで、実証段階から本番運用へと踏み出す確信を持てました。現実の業務で使えるAIを、正しい形で構築する方法を教えてくれたのです。
Milad Rezazadeh, CTO
DoiTとの協業は、Finlexのプラットフォーム、運用、社内チームにわたり数値で示せる成果をもたらしました。Cloud Intelligence™による可視性、ガバナンス、最適化の強化により、クラウドコスト効率は大きく改善し、AI活用を支える強固な運用基盤も整いました。
「2025年には、コストを約35〜40%削減できました」とMilad氏は語ります。「2024年末から現在までを通算すると、50%を超えるコスト最適化を実現しています」
本プロジェクトは、アドバイザリー精度の向上、ドキュメント抽出の信頼性強化、繰り返し発生するサポート業務の削減、そして自動化ワークフローと高度なドキュメント処理による契約オンボーディングの高速化を狙いとして設計されました。
コスト削減にとどまらず、開発スピードの向上と組織全体の意思決定強化にもつながりました。Finlexは初のエンドツーエンドなエージェント型AIソリューションの構築に成功し、今後のAI駆動サービスに向けた再利用可能な基盤を確立。新機能を評価・リリースする際の判断にも、これまで以上の自信が生まれています。
_「明日新しい技術が登場しても、それを評価し、実装し、本番へ届けられる。今はそう言い切れます」_とMilad氏は語ります。
Finlexは現在、AI対応プラットフォームから、完全なAIネイティブアーキテクチャへの進化に取り組んでいます。次のフェーズでは、ユーザージャーニー全体にインテリジェンスを組み込み、単体のアシスタントを超えた、深く統合された自動化ワークフローの実現を目指します。
「AIを後付けの機能として載せるのではありません」とMilad氏は説明します。「プラットフォームの動作そのものに、一歩ずつAIを組み込んでいるのです」
この変革を支えるため、Finlexは組織にも投資しています。エンジニアリング体制を再編し、プロダクト主導の開発を担う新たな役割も設けています。
並行して、AIによる課題解決のアプローチも磨き込みを続けており、硬直的で決定論的なワークフローから、より柔軟でAIファーストな発想へと軸足を移しつつあります。
今後もDoiTは、さらなる本番運用化、新たなユースケースの拡張、そして急速に変化するAI領域への対応を支える重要なパートナーであり続けます。
「AIには常に不確実性がつきまといます」とMilad氏は述べます。「それでもDoiTと共に取り組んだことで、前へ進む確信を得られました」
Finlexはフランクフルトに本社を置き、ベルリンおよびオーストリアにも拠点を構えるインシュアテック企業で、サイバー保険および金融関連保険を専門とするホールセールブローカーです。完全デジタルのマーケットプレイスを通じてブローカー、保険会社、企業をつなぎ、複雑な保険業務ワークフローをシンプルにするプラットフォームを提供しています。
Excelを使った小さなオペレーションから始まった同社は、入札・引受から契約管理まで、エンドツーエンドの保険業務を支える高度なcloud-nativeプラットフォームへと成長しました。現在は次の大きな変革、すなわちプラットフォーム全体へのAIネイティブの実装に注力しています。
「創業当初から、私たちの使命は保険プロセスをデジタル化し、シンプルにすることでした」とFinlex CTOのMilad Rezazadeh氏は語ります。「今やAIは、価値を届けるための中核そのものになっています」
AWS GenAI Accelerator
シニアAI Forward Deployed Engineersがお客様のチームに伴走し、アイデアからBedrockおよびSageMaker上の本番運用可能なGenAIパイプラインまでを支援します。
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Let us show you what ships this week.