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エニソン株式会社

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  3. AI駆動開発の内製化支援

AI駆動開発の内製化支援

開発スピードを加速し、品質を向上させたい

AI駆動開発で自走可能な組織へ

「PoCで止まらず、ビジネス成果へ結びつけたい」「外部依存から脱却して、自社内で継続的に成長できるAI開発体制を構築したい」

当社は、クラウドネイティブのAI活用を通じて、貴社内に“AI駆動開発”を根付かせ、自走可能な組織体制の構築を支援します。

こんなお悩み、ありませんか?

  • 最適なAI技術の選定に迷う:数多くのAI技術が存在し、自社の開発ニーズに最適な技術を見極めることが困難。

  • AI導入の費用対効果が不明確:AI技術の導入にかかるコストや、期待される効果が具体的にイメージできず、導入に踏み切れない。

  • 既存のAI技術のコスト高騰:既に導入しているAI技術の利用料金が高く、コスト削減の手段が見つからない。

  • AI技術を活用できる人材不足:AIに関する専門的な知識やスキルを持つエンジニアが不足しており、効果的な活用が難しい。

  • AIを活用した内製化のノウハウ不足:AI技術を自社で活用したいと考えているが、具体的な方法や必要な体制が不明確。

  • 外部委託への依存によるコスト増:AI関連の開発を外部に委託せざるを得ず、費用がかさんでいる状況を打開したい。

  • AI技術の進化に追従できない:急速に進化するAI技術に対応するための学習コストや、継続的なスキルアップの仕組みが整っていない。

Enisonは、お客様が抱える課題に寄り添い、クラウドネイティブなAI活用とDevOpsの考え方を取り入れることで、お客様社内に「AI駆動開発」を根付かせ、自走可能な組織体制の構築を強力に支援します。

改めて、「AI駆動開発」とは?

AI駆動開発とは、AI技術をソフトウェア開発のライフサイクル全体に組み込むことで、効率化と品質向上を実現する革新的なアプローチです。

01
Development speed improvement

お客様の状況に合わせた最適な支援

NLP、画像認識、コード生成など、各分野に精通した専門エンジニアが、お客様の課題や目標を深く理解し、PoCの設計から実装、そしてその後の運用まで、お客様に寄り添い徹底的にサポートします。お客様社内メンバーへの実践的なノウハウ移転も重視しています。

02
Cloud native architecture

クラウドネイティブ × DevOps で持続的な成長

スケーラビリティとセキュリティに優れたクラウド基盤を構築し、開発・運用を効率化するDevOpsの考え方を導入することで、お客様自身が継続的にAIシステムを改善・進化させていける体制づくりを支援します。

03
Quality and cost optimization

AIによる自動化で、品質向上とコスト最適化

AIを活用したテスト自動化やコードレビュー支援により、人為的なミスを減らし、開発の手戻りを防ぎます。これにより、品質向上とコスト削減を同時に実現し、お客様の戦略的なAI開発を後押しします。

内製化支援のためのAIトレーニング

eラーニングを通じて、いつでも好きなタイミングで学べるAIトレーニングコンテンツを提供します。

基礎から実践まで体系的な学習

AI開発の基礎知識から実践的なスキルまで、段階的に学べるカリキュラムを提供。実務で即活用できる実践的な内容を重視します。

ハンズオン形式の実践トレーニング

理論だけでなく、実際のプロジェクトを想定したハンズオントレーニングを実施。実践的なスキルを効率的に習得できます。

カスタマイズ可能な研修プログラム

企業のニーズや開発者のスキルレベルに合わせて、最適なトレーニングプログラムをカスタマイズ。効果的な学習環境を提供します。

トレーニングプログラム内の内製化プロセス習得ステップ

1. 要件整理・PoC策定

技術的実現性を評価し、最適なモデル・アプローチを特定する方法を習得

2. アーキテクチャ設計・環境構築

クラウド基盤整備やMLOps導入といった、開発~運用を滑らかにつなぐ設計手法を学習

3. 実装・テスト自動化

AIによるコード補完、テスト自動化を通じて効率的な開発方法論を習得

4. 本番運用・運用監視

安定稼働・正式リリースに向けた手順や運用監視手法、モデル精度改善・機能拡張ノウハウを獲得

AIトレーニングを見るお問い合わせ

サービスメニュー

トレーニングプログラム内のステップ

eラーニング形式で、いつでも好きなタイミングで学習できるAIトレーニングコンテンツをご用意。体系的な学習、実践的なハンズオン形式、カスタマイズ可能な研修で、効率的にスキルを習得できます。
要件整理・PoC策定
技術的実現性を評価し、最適なモデル・アプローチを特定
アーキテクチャ設計・環境構築
クラウド基盤整備やMLOps導入といった、開発から運用までを滑らかにつなぐ設計手法を学習
実装・テスト自動化
AIによるコード補完、テスト自動化を通じて効率的な開発方法論を習得
本番運用・運用監視
安定稼働・正式リリースに向けた手順や運用監視手法、モデル精度改善・機能拡張ノウハウを獲得