サービス提供形態
構築型（On-Premise）と連携型（API Integration）によるサービス提供
データ漏えいゼロ、自社専用の特化型AI
セキュリティが最重要となる防衛、自動車、半導体業界向けのソリューションです。外部ネットワークから完全に隔離された社内サーバー環境において、実績あるオープンソースLLMをベースに、お客様専用のsLLM（小規模言語モデル）を構築します。
1. コア技術：ドメイン特化ファインチューニング（Fine-tuning）
一般的なAIでは、自社特有の複雑な「要求仕様書」や「レガシーコード」を十分に理解できません。VWAYは、性能が実証されたオープンソースモデルをベースに、お客様のエンジニアリングデータを学習（Fine-tuning）させます。これにより、安全分析（Safety Analysis）、要求仕様検証、テストケース生成、コードレビューなど、特定用途において専門家レベルの性能を発揮するAIを実現します。
2. 精度向上：RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム
エンジニアリング領域において、AIが誤情報を事実のように生成する「ハルシネーション（Hallucination）」は重大なリスクとなります。その課題を解決するため、RAG（検索拡張生成）アーキテクチャを採用しています。
動作原理：AIが回答を生成する前に、社内技術文書ストレージ（Vector DB）から根拠となるマニュアルや規格を検索（Retrieve）し、それを基に回答を生成します。
効果：根拠のない生成を防ぎ、「参照文書34ページによると…」のように、明確な出典を提示できます。
参考技術: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/retrieval-augmented-generation/
既存資産を最大活用し、最速かつ効率的に機能拡張
すでに社内でGPT-4、Azure OpenAI、Claudeなどの高性能AIモデルを導入・活用している企業向けの方式です。新たなモデルをゼロから構築するのではなく、VWAYの「エンジニアリング・プロンプトモジュール」を、お客様のAI環境とAPI連携することで迅速に機能を実装します。
1. コスト削減と高性能の両立
モデル学習やサーバー構築に伴うコスト（CAPEX）を発生させることなく、既存のAIインフラをそのまま活用できます。VWAYは、お客様の要求（SRS検証、自動化テストなど）に最適化されたプロンプトエンジニアリングとロジックをAPI形式で提供します。
2. 速度・効率最適化技術：セマンティックキャッシング（Semantic Caching）
API連携型の課題である「応答遅延（Latency）」と「トークンコスト」を大幅に削減するため、セマンティックキャッシング技術を適用しています。
技術概要：ユーザーの質問をベクトル（Vector）へ変換し保存します。例えば「ISO 26262に基づきASILレベルを分類してほしい」といった質問が入力された際、過去に意味的（Semantic）に類似した質問・回答が存在する場合、AI推論を介さずキャッシュメモリから即時回答を返します。
効果：回答速度が飛躍的に向上し、不必要なAPI呼び出しコストを大幅に削減できます。