エンタープライズ水準のOpenAIプラクティス
多くのAIプロジェクトはデモの先で止まる
モデルは動きます。しかし、コスト、レイテンシ、信頼性はそうはいきません。私たちは、AIをパイロットから本番環境へ移行させるという一点に特化した、エンタープライズ水準のOpenAIプラクティスを提供しています。
OpenAIに関する深い知見と、DoiTのFinOps・CloudOpsのDNAを組み合わせます。Forward Deployed Engineersがお客様のチームに入り込み、戦略資料を渡して去るのではなく、実際に成果物を届けます。
DoiTが選ばれる理由
OpenAIのワークショップを開ける企業は数多くあります。しかし、本番稼働後のworkloadsを運用できる企業はごくわずか。私たちはそのギャップを埋めます。
マルチクラウドが標準
Amazon Bedrock上のOpenAIにも、直接APIにも対応。私たちの都合ではなく、お客様のスタックに合う道を選びます。
FinOpsで培った実績
2011年からクラウド支出の価格設計と最適化を手がけてきました。トークン、GPU、プロバイダーのトレードオフを1ドル単位で測定します。
チームに入り込むデリバリー
シニアエンジニアがお客様のチームに参画。アーキテクチャも、背景も、制約も理解した上で動きます。
計測の仕組みを標準装備
AI支出をチーム・機能・顧客別に紐づけ、OpenAIの実際のコストを可視化します。
パートナーシップで得られるもの
パイロットから本番環境へ、より速く
最適なモデル。現実的な目標。説明できるコスト。
用途に合ったモデル選定
高度な推論にはこのモデル、バランス重視にはあのモデル、大量処理にはまた別のモデルを。
本番環境への最短ルート
リファレンスアーキテクチャで、数週間の作業を数日に短縮。
コントロールできるコスト
初日からユニットエコノミクスを把握し、利益率に合わせて最適化。
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済み。
評価ハーネスも標準装備
品質は推測ではなく、自動評価で測定します。
ガバナンスを組み込み済み
最小権限アクセスと、チーム横断で明確なデータ所有権を確立。
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、お客様のチームに直接入り込むシニアクラウドアーキテクトです。お客様のエンジニアとペアを組み、実装・テスト・デプロイを進めます。エージェントとワークフローのエンジニアリング、RAGとナレッジシステム、評価ハーネス、推論コストの最適化、信頼性、セキュリティまで、OpenAIライフサイクル全体の成果に責任を持ちます。
エンゲージメントの流れ
5つのフェーズ。提言ではなく、実際のコード変更を届けます。
キックオフ
ユースケース、SLO、今すぐ解決すべき課題を整理し、環境をマッピングします。
計画
構築範囲を定義。モデルを選定し、評価を設計し、コストとレイテンシの目標を設定します。
実装
お客様のエンジニアと並走して実装。コードベースに実際の変更を加えます。
自動化
監視、ガードレール、ポリシー制御を組み込み。手間のかかる運用は不要です。
検証
品質・コスト・信頼性を目標値に照らして測定し、次へ進みます。
OpenAIを本番システムとして運用する
急増する需要、GPUスケジューリング、モデルドリフト、予測不能なコスト。DoiTのFDEチームは、あらゆる重要workloadsと同じ姿勢でOpenAIの運用に取り組みます。
GPU効率
低稼働の推論・学習ジョブを検出。無駄なくアクセラレータを稼働させ続けます。
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に最適化したオートスケーリング戦略。
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基盤を構築。
OpenAIのためのFinOps
トークン使用量、プロバイダーコスト、トレードオフを明確に可視化。
レジリエンスを標準装備
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組み込み済み。
本番前検証
本番稼働前に、負荷テスト、カオス訓練、ロールバック計画を実施。
OpenAIの本当のコストを可視化
トークンの請求額だけでは、実態は見えない
合計金額はわかります。しかし、どのチーム、どの機能、どの顧客がそのコストを生んだのかはわかりません。それを変えるのがDoiTです。
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紐づけます。すべてのAPI呼び出しを、その背後にあるworkloadsに結びつけ、実数に基づいた意思決定を可能にします。
私たちが構築するもの
すべてのエンゲージメントは、機能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
今はチームが手作業で行っている複数ステップの業務を、OpenAIが担います。
ナレッジ・RAGシステム
オープンなウェブではなく、お客様のデータに基づいた回答を。
コーディングとSDLCの加速
Codexを組み込み、レビュー、リファクタリング、マイグレーションを高速化。
サポート自動化
顧客体験を損なわずに、チケットを解決し問い合わせ量を削減。
ドキュメント・契約書分析
抽出、要約、チェックを大規模に実行。
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。