// 対象業務
AIに必要なデータと実行環境を整える。
ストラテジーコアは、社内文書の検索、需要予測、担当者の調査を支えるAIアシスタントなどの用途に向け、データ基盤、AIの実行環境、リソース管理の製品をご案内します。対象業務と既存システムを確認し、どの構成で検証するかをベンダーと調整します。
AIアシスタント、エージェント、文書検索、需要予測、推薦、画像分析に必要なデータと計算基盤を扱います。SingleStoreは業務データのSQL処理とベクトル・全文検索、Striimは対応する業務システムの変更データ連携、ProphetStorは学習・推論向けのGPUやKubernetesの資源配分を担います。検討中の用途に合わせ、モデル、接続方法、運用の担当を確認して検証します。
購入前は、日本語の製品デモ、PoC、構成の検討、RFPへの回答に対応し、性能、日本語の回答品質、データの扱いと既存システムへの接続を確認します。ライセンスの対象・利用条件と技術サポートの範囲は、見積もりと契約で確認します。契約後は、合意したシステム接続、導入作業、研修と日本語の技術サポートを担当し、製品の調査が必要な場合は海外ベンダーと対応を調整します。当社は2001年から日本でエンタープライズソフトウェアの販売・サポートを行っています。
// 検証と導入の進め方
対象業務の整理、PoC、システム接続の確認。
対象業務・構成と評価項目の整理
対象の業務、既存システム、必要な機能を伺い、利用する製品と構成を検討します。調達方法と、検証で確かめる項目を整理します。
製品デモとPoC
購入前の技術検証では、ストラテジーコアのエンジニアが、導入を検討する組織の技術チームと日本語でデモとPoCを進めます。導入予定の環境に近い条件で、処理性能、回答の品質、既存システムとの接続を確認します。
本番環境への接続設定と導入作業
ライセンス契約後、合意した範囲で、データの接続、アクセス権限、監視、導入手順を貴組織や構築パートナーと整えます。当社、導入先、構築パートナーが担当する導入作業と運用の範囲を明確にします。
契約後の技術サポートと更新手続き
導入時の研修、運用後の技術的な問い合わせ、海外ベンダーへの調査依頼、契約更新を支援します。受付窓口、対応時間と応答条件はサポート契約で定めます。
// 機能一覧
主要機能
予測型AIOps
負荷の指標と予測を使い、容量不足のリスクとリソース変更を検討します。通知と自動処理は、対象アプリケーションの条件で検証します。
GPU利用率の最適化
学習や推論の実際の負荷を使い、GPUの割り当てを検証します。変更前後の稼働率、処理量、メモリ使用量、費用を比較します。
予測型オートスケーリング
リソース需要を予測し、対応するKubernetesの処理に合わせて割り当てを調整します。拡張の上限とアプリケーションの性能を検証します。
AIアプリケーションへのデータ提供
SQLとベクトル検索を使い、検索や推論に必要なデータを提供します。モデルサービス、アプリケーションの処理、アクセス権限を別途設計します。
リアルタイムAIデータパイプライン
対応するデータベースの変更をAIアプリケーションへ連携します。データの鮮度、スキーマ変更、アクセス権限、復旧を処理全体で確認します。
日本語NLP
日本語理解が必要なNLPワークロード（金融機関・官公庁向けのドメイン固有モデルを含む）について、技術サポートと実装のガイダンスをご提供します。
従来型のMLと予測
予測、異常検知などの機械学習手法を、対象業務、利用できるデータ、必要な精度に照らして評価します。測定した結果を基に手法を選びます。
AIに使うデータの更新と権限管理
索引の作成や学習の前に、現行文書、適用日、閲覧権限を確認します。旧版は利用中のデータセットから外し、監査や保存義務に必要な記録は保持します。
// 管理項目と役割分担
AIを運用するための管理と記録
AIの出力を確認する担当者、誤りへの対応、検証する項目を、StrategyCoreのエンジニアが導入を検討する組織の管理部門・運用担当者と整理します。ライセンス契約の判断に必要な情報を記録し、合意した構成と運用手順に反映します。
人の承認が必要な判断
承認する担当者と、承認を待ってから実行する処理を定めます。
誤った場合に何が起きるか
誤りの検出方法、停止する処理、連絡先、データやサービスの復旧手順を決めます。
モデルをどう評価したか
テストデータ、合格基準、結果を記録します。モデル、元データ、アプリケーションを変更した際は、必要なテストを再実施します。
// テクノロジーパートナー
この領域のテクノロジーパートナー
// AI市場調査から見える導入の課題
AI導入の先で、何に投資するか。
ストラテジーコアは、企業のAI活用、行政の施策、計算基盤への投資を月次で調査しています。その調査を、製品の選定と検証に生かしています。導入を検討する企業・官公庁にとって、特に確認したいのは次の3点です。
AIを、実際の業務データにつなぐ。
JIPDECの企業調査では、AI導入後もセキュリティ、電子化されていない情報への対応、出力の信頼性が課題として残っています。当社は、AIツールの導入と、業務で使える仕組みの構築を分けて考える必要があると見ています。
たとえば、受注や在庫について回答するAIアシスタントなら、Striimで対応データベースの変更を取り込み、SingleStoreのSQLとベクトル検索で必要な情報を参照する構成が考えられます。評価用の代表的なデータで接続、回答の正確さ、閲覧権限を検証し、従来の作業との違いを確かめます。
モデルと実行環境を、業務の条件で選ぶ。
デジタル庁が公開した「源内」のOSSには、行政実務向けの文書検索や、モデルを自ら配置して使うためのテンプレートが含まれます。構成を再利用し、必要な機能を組み合わせる具体例です。当社は、既存の仕組みを生かせるかも、製品選定の判断材料になると考えています。
商用のデータ基盤、モデルサービス、オープンソースを、どこまで組み合わせるか検討します。処理・保存の場所と外部通信を構成図で確認し、導入先の業務要件に照らして比較します。ライセンス、保守の範囲、運用の担当も、採用する構成ごとに整理します。
調査資料: デジタル庁「源内」のOSS公開
GPUの費用に対して、どれだけ処理できるか測る。
Microsoftは、さくらインターネット、ソフトバンクとの連携を含む国内AI基盤への投資計画を発表しています。当社の調査では、発表された計画と、すでに稼働している設備を区別しています。お客様の投資判断でも、GPUの仕様に加え、実際の処理量と費用を確かめることが大切です。
ProphetStorのFederator.ai GPU Boosterは、対応するKubernetes環境で処理の負荷を分析し、GPUの割り当てを推奨します。お客様の実際の処理を使い、変更前後の完了時間、処理量、メモリ使用量、費用を比較します。その結果を基に、構成変更や増設の必要性を判断します。
今あるシステムに接続できるか。必要な場所で動かせるか。費用に見合う効果があるか。ストラテジーコアは、これらを製品デモと検証で確かめ、ライセンス調達、導入、運用後の日本語サポートまで支援します。
AIの構成と製品選定を相談する調査の基礎資料は、当社の2026年4月版レポートと、上記の公開資料です。掲載内容は選定した事例と当社の見解であり、市場全体を示すものではありません。ベンダーの投資発表は計画であり、設備の稼働や導入効果の実績とは区別しています。
// 稼働環境とデータ管理
モデル・外部ツールの稼働場所と送信データを確認する。
日本語のプリセールスとして、モデルのライセンス、設備、外部ツール、通信記録、サポートの経路を製品と用途ごとに確認します。自社運用のモデルは重みと実行環境を直接管理できますが、周辺サービスの処理場所とアクセスも個別に確認します。
設置場所とデータ管理を確認する国内で完結させる範囲を決めるため、モデルファイル、推論、ログ、外部呼び出しを整理します。
外部APIへ送信できるデータと、自社運用のモデルで処理するデータを決めます。
導入前に、実際の対象業務で日本語の回答品質を検証します。
// 関連サービス
サービスの内容と担当範囲を確認する。
AIの用途に合う製品と処理基盤をご相談ください。
文書検索、予測、AIアシスタントなどの対象業務と、利用できるデータ、モデルの実行場所をお知らせください。データ連携と計算資源の条件を確認し、評価とライセンス契約の進め方、導入作業と技術サポートの担当範囲をご案内します。