deepsense.ai
deepsense.ai · コーディング
deepsense.aiは企業向けAIエージェント、RAGシステム、MLOpsパイプラインを設計・構築・運用する応用AIのコンサルティング企業だ。120人のエンジニアが在籍し、200件の案件を手がけてきた。
deepsense.ai について
What Is deepsense.ai
deepsense.aiは、企業のAI案件を事業計画の段階から本番稼働するシステムまで運ぶAIコンサルティング企業だ。社内データを使ったカスタムAI開発、AIエージェント、モデル評価、MLOps、コンピュータビジョン、エッジでの推論を手がける。顧客にはSky、Volkswagen、Nielsen、NOAA、Zebra Technologies、Brainly、DocPlannerなどが名を連ねる。
2014年の設立以来、ワルシャワとパロアルトを拠点に約120人の専門家が働く。OpenAI、Anthropic、Google Cloud、AWS、LangChain、ElevenLabsの公式パートナーであり、エージェント型のRAGパイプラインを組むPythonライブラリragbitsや、LLMで構造化データを照会するdb-allyといったオープンソースも公開している。
制約は買い方にある。セルフサービス型の製品も、公開価格表も、契約前に試せる無料枠もない。どの案件も要件の聞き取りから始まる。予算と直したい業務プロセスがある企業には筋が通るが、今日中にソフトを触りたい人には向かない。
Getting Started
- 初回の打ち合わせを設定し、改善したい業務と、そこに関わるデータソースやシステムを伝える。
- 探索またはアドバイザリーの段階でユースケースを1つ選び、成功指標を決め、コストとリスクを見積もる。
- 自社データで動く試作を作り、評価結果を確認してから本開発に進むか判断する。
- 監視、アクセス制御、社内チームが引き継げるドキュメントを揃えて、自社のクラウドアカウントへ移す。
- 納品中に社内の人材を訓練し、コンサルタントが離れた後もAIの取り組みが続く状態にする。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 試作で止まっている大企業のAI責任者。ノートPCでは動くモデルを、実際のトラフィックに載せ、担当者と監視体制を整える必要がある。
- 規制産業のチーム。製薬、医療、保険、公共部門では、評価、追跡可能性、人による確認が納品物に含まれるかどうかが監査の場面で効いてくる。
- AI機能を足したいプロダクト組織。別立てのチャットボットではなく、既存製品の中にアシスタントやエージェントを入れたい企業に向く。データの配管をきちんと整える必要がある。
- 経験豊富なMLチームを持たない急成長企業。専門家を1人は採れても、エンジニア集団は抱えられない。一定期間だけパートナーを迎えたい場合に合う。
タスク
- 社内文書から回答し、ツールを呼び出し、確信度が下がったら人に回す企業向けAIエージェントの構築。
- LLM評価用のデータセットを作り、採点を回す。モデルを替えたときの良し悪しを、議論ではなく数値で測れるようにする。
- すでに社内にあるモデルの配備、監視、再学習を担うMLOpsサービスの整備。
- 生産ラインの品質検査や現場での書類撮影など、物理的な業務にコンピュータビジョンやエッジ推論を組み込む。
- 最初の3つのユースケース、データの不足、各段階の費用を明記したAIロードマップの作成。
シーン
- 試作が経営会議で評価され、これからセキュリティ審査、調達、実際の利用者という関門を通らなければならない段階。
- 製薬や医療のチームが、出典を示し、規制当局の質問に備えて確認履歴を残すアシスタントを必要としている場面。
- 各部門が独自にRAGパイプラインを組み、5種類の構成が本番に乱立する状態を、全社で統一したいとき。
主な機能
企業向けAIエージェントと生成AIの納品
deepsense.aiが作るのは、会話を続けるためではなく仕事を終わらせるエージェントだ。ツール呼び出し、社内知識の検索、ガードレール、リスクの高い判断に対する人による確認までを範囲に含む。モデルを入れ替えても動くことを示す評価データセットも納品物に入る。
ragbitsによるエージェント型RAG
ragbitsは同社が公開するRAGパイプライン向けのPythonライブラリで、検索の設計思想がそのまま表れている。取り込み、埋め込み、再ランキング、生成の各処理を部品として提供し、チャット画面用のUI層も備える。コードが公開されているため、顧客側は契約前に中身を読める。
LLMとVLMの評価データセット
モデルの品質は、テストセットなしでは確かめようがない。同社はテキストと画像のモデル向けに評価データセットを組み、領域の専門家と採点基準を決め、新しいモデルが出たときに比較する。残るのは、プロダクト責任者が会議で根拠として出せる数字だ。
MLOpsと本番インフラ
MLOpsサービスが扱うのは地味な部分である。コンテナでの配備、GPUの割り当て、監視、ドリフト検出、再学習のきっかけづくり。公開された事例では、分散環境を調整した32基のGPUによる学習で平均稼働率96.3%を記録した。こうした作業が、モデルを運用し続けられるコストかどうかを決める。
カスタムMCPサーバーとプラットフォーム連携
Claude、ChatGPT Enterprise、Geminiに統一する方針のチームには、権限を絞った状態で社内データやツールをそれらのアシスタントに開放するMCPサーバーを個別に作る。ベンダーのアシスタントから社内のデータウェアハウスや旧システムへ、データベースの直接接続を開かずに届かせたいときの現実的な手段だ。
AIアドバイザリーと定着支援
アドバイザリーは4〜8週間が目安で、最後に残るのは資料ではなく判断だ。どのユースケースに予算を付けるか、どのベンダーを選ぶか、構築にいくらかかるか、社内の誰が引き継ぐか。契約終了後も社内チームが作り続けられるよう、ワークショップも行う。
メリットとデメリット
メリット
- 戦略、エンジニアリング、運用が1つの契約に収まる。戦略ファームと開発会社の間で話を翻訳する手間がない。
- OpenAI、Anthropic、Google Cloud、AWSの公式パートナーであり、プラットフォームの変更を早く把握でき、ベンダーのエンジニアに直接つながる。
- ragbitsとdb-allyの形でオープンソースを公開しているため、初回の打ち合わせ前にコードの質を確かめられる。
- 規制産業での経験が進め方に表れる。評価、追跡可能性、人による確認が標準の工程に入っている。
- 社内の人材と並んで動けるため、知識が残る。中身の分からない箱を置いていく形にはなりにくい。
デメリット
- 価格が公開されていないので、予算を組む前に商談が必要になる。小規模なチームほど足を止めやすい。
- セルフサービスも試用もない。契約なしで小さな案件を試すことはできない。
- 案件の最低規模と大企業向けの姿勢から、2,000ドル規模のアイデアを持つ個人には向かない。
- 日程は顧客側のデータアクセスとセキュリティ審査に左右される。この2つは開発そのものより長引くことが多い。
よくある質問
企業向けのAIシステムを構築し、その後の運用も支える。企業向けAIエージェントや社内検索から、コンピュータビジョン、MLOps、予算の付いたロードマップで終わるアドバイザリーまで幅がある。
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