実証済みのコンポーネントを、ひとつの製品に

AIHub は、私たちのチームがすでに設計し本番運用してきたシステムの上に成り立っています。以下の各基盤は、正しい出典を見つけること、モデルの出力を制約すること、ローカルとクラウドで処理を分担すること、という課題の一部をそれぞれ解決してきました。

技術概要：売掛金、在庫、販売、購買を含むサンプル ERP データベース上の、自然言語による照会レイヤー。

アーキテクチャ：読み取り専用のデータベースロール、テーブルとカラムに対応付けた業務用語集、実行前に構文解析しスキーマと照合するモデル生成 SQL、クエリと結果の完全なログ。

検証する能力：200 問のベンチマークでの実行精度とレイテンシ。まずクラウドモデルで、次にローカルハードウェア上のオープンソースモデルで測定します。

ステータス：ベンチマーク結果はこのページで公開します。

技術概要：教育コンサルティングサービス向けに導入したコンテンツエンジン。頻繁に変わる政策文書や教育機関の情報をインデックスします。

アーキテクチャ：PostgreSQL + pgvector による検索、出典の段落にひも付いた下書き、公開前のアドバイザー承認。

実証した能力：非構造化文書からの正確な検索と、すべての出力の出典追跡。

AIHub での役割：購買規程、SOP、会計方針のための規程・文書レイヤー。