統合型AIエージェント基盤「DigitalBase」
PoCから商用利用へ
AIの商用化に向けた機能を拡充できます
回答が的外れになる原因は、モデルではなく参照できるデータの不足です。DB・ファイル・SaaS を移行せずそのまま接続し、社内データを根拠に出典つきで答える AI に変わります。
精度の向上へPoC 用に買った GPU が、チャット画面ひとつで止まっていませんか。互換 API と MCP を備えるので、社内の既存アプリや開発ツールから同じ GPU を呼び出せ、部門の実験環境が全社の AI 基盤に変わります。
GPU環境の有効活用へ担当者ひとりが支える PoC 環境は、その人が離れると止まります。推論サーバー・認証・権限・ログを 1 つの管理画面にまとめ、情シスが通常業務として回せる本番環境に変わります。
運用・監視の強化へ精度の向上
精度を決めるのは、AI が参照できるデータの範囲と鮮度です。文書・業務システム・DB・画像を置いてある場所のまま接続し、出典つきで答えられる範囲を広げていきます。
ファイルサーバーの文書をそのままナレッジ化。メタデータの自動抽出と絞り込み、ハイブリッド検索で、型番や略語の質問にも根拠を示して回答します。

GPU環境の有効活用
GPU を活かす鍵は、チャット画面以外からも同じ基盤を呼べることです。API キー 1 つで開発ツール・Copilot・既存のチャットから接続でき、部門の実験環境が全社の共通基盤に変わります。
モデル・システムプロンプト・参照できるデータとツールの範囲をまとめて Assistant として保存し、API キーに紐付けて発行。OpenAI / Anthropic 互換エンドポイントと MCP サーバーの両方で利用できます。

運用・監視の強化
本番運用に必要なのは、担当者の手作業に頼らないことです。推論サーバー・認証・権限・ログを 1 つの管理画面に集約し、情シスが通常業務として回せる状態にします。
推論サーバーの chat / embed / vision を管理画面から起動・停止・再起動。モデルの導入と切替、GPU 使用率の確認まで、情シスが本番運用できます。クラウドモデルも同じ画面で併用できます。

導入の進め方
デスクトップPC
まずは個人や小チームで試験的に利用開始
社内サーバー
効果を確認しながらチームに展開、パラメータを調整
業務に定着
社内全体でAIを活用し、業務フローに組み込む
最適化・進化
データを蓄積し、自社専用AIとして継続的に進化
導入の流れ
Windows / Linux / macOS / Docker に対応
決済後、license.lic がメールに自動送付
アプリで license.lic を選択するだけ
ガイドに沿って数ステップでセットアップ
db start でブラウザが自動で開く
各手順の詳細・トラブルシューティングはドキュメントをご覧ください。
導入ガイドを見る詳細仕様
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