デジタルトランスフォーメーション（DX）を超え、人工知能トランスフォーメーション（AX、AI Transformation）の時代です。しかし、企業ごとに保有するデータセキュリティ規定、ITインフラ、そして予算は千差万別です。
VWAYは画一化されたソリューションを強要しません。当社は、お客様の環境に最適な2つのAI構築モデルである「構築型（On-Premise）」と「連携型（API Integration）」を提案します。エンジニアリングデータのセキュリティが最優先であれ、コスト効率が最優先であれ、VWAYにはその答えがあります。
Type 1. 構築型（On-Premise AI） 「データ流出ゼロ、自社専用の特化型AI」
セキュリティが命である国防、自動車、半導体産業向けのソリューションです。外部網と完全に遮断された内部サーバーに、検証済みのオープンソースLLMをベースにしたお客様専用のsLLM（小規模言語モデル）を構築します。
1. コア技術：ドメイン特化型ファインチューニング（Fine-tuning） 一般的なAIは、自社の複雑な「要件仕様書」や「レガシーコード」を理解できません。VWAYは、パフォーマンス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）、要件検証、テストケース生成、コードレビューなど、特定の目的に対して専門家レベルのパフォーマンスを発揮するAIを構築します。
2. 精度の向上：RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム AIが虚偽の情報を事実のように語る「ハルシネーション（Hallucination）」は、エンジニアリングにおいて致命的です。これを解決するためにRAG（検索拡張生成）アーキテクチャを導入しました。
動作原理： AIが回答を生成する前に、社内の技術ドキュメントリポジトリ（Vector DB）から根拠となるマニュアルや規定を検索（Retrieve）し、それに基づいて回答を生成します。
効果： 根拠のない創作を防ぎ、「参照ドキュメントの34ページによると…」のように正確な出典を提示します。
参考技術： https://www.nvidia.com/en-us/glossary/retrieval-augmented-generation/
Type 2. 連携型（API Integration AI） 「既存リソースの最大化、最も迅速かつ効率的な機能拡張」
すでに社内でGPT-4、Azure OpenAI、Claudeなどの高性能AIモデルを導入または使用している企業向けのモデルです。新しいモデルを構築する代わりに、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とAPIで連携させ、即座に機能を実装します。
1. コスト削減と高性能の調和 モデルの学習やサーバー構築コスト（CAPEX）をかけず、既存のAIインフラをそのまま活用します。VWAYは、お客様の要件（SRS検証、自動化テストなど）を最も適切に実行できる最適な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. 速度および効率性の最適化技術：Semantic Caching API連携型のデメリットである「応答遅延（Latency）」と「トークンコスト」を劇的に削減するために、セマンティックキャッシング（Semantic Caching）技術を適用します。
技術紹介： ユーザーの質問をベクトル（Vector）に変換して保存しておきます。もし「ISO 26262に従ってASILの等級を分類して」という質問が入力された際、過去に類似した（Semantic）質問と回答があれば、AIを経由せずにキャッシュメモリから即座に回答を返します。
効果： 回答速度が飛躍的に向上し、不要なAPI呼び出しコストを大幅に削減します。
参考技術： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering?view=foundry-classic
お問い合わせ： https://www.vwaycorp.com/visualpro_ai
デジタルトランスフォーメーション（DX）を超え、人工知能トランスフォーメーション（AX、AI Transformation）の時代です。しかし、企業ごとに保有するデータセキュリティ規定、ITインフラ、そして予算は千差万別です。
VWAYは画一化されたソリューションを強要しません。当社は、お客様の環境に最適な2つのAI構築モデルである「構築型（On-Premise）」と「連携型（API Integration）」を提案します。エンジニアリングデータのセキュリティが最優先であれ、コスト効率が最優先であれ、VWAYにはその答えがあります。
Type 1. 構築型（On-Premise AI） 「データ流出ゼロ、自社専用の特化型AI」
セキュリティが命である国防、自動車、半導体産業向けのソリューションです。外部網と完全に遮断された内部サーバーに、検証済みのオープンソースLLMをベースにしたお客様専用のsLLM（小規模言語モデル）を構築します。
1. コア技術：ドメイン特化型ファインチューニング（Fine-tuning） 一般的なAIは、自社の複雑な「要件仕様書」や「レガシーコード」を理解できません。VWAYは、パフォーマンス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）、要件検証、テストケース生成、コードレビューなど、特定の目的に対して専門家レベルのパフォーマンスを発揮するAIを構築します。
2. 精度の向上：RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム AIが虚偽の情報を事実のように語る「ハルシネーション（Hallucination）」は、エンジニアリングにおいて致命的です。これを解決するためにRAG（検索拡張生成）アーキテクチャを導入しました。
動作原理： AIが回答を生成する前に、社内の技術ドキュメントリポジトリ（Vector DB）から根拠となるマニュアルや規定を検索（Retrieve）し、それに基づいて回答を生成します。
効果： 根拠のない創作を防ぎ、「参照ドキュメントの34ページによると…」のように正確な出典を提示します。
参考技術： https://www.nvidia.com/en-us/glossary/retrieval-augmented-generation/
Type 2. 連携型（API Integration AI） 「既存リソースの最大化、最も迅速かつ効率的な機能拡張」
すでに社内でGPT-4、Azure OpenAI、Claudeなどの高性能AIモデルを導入または使用している企業向けのモデルです。新しいモデルを構築する代わりに、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とAPIで連携させ、即座に機能を実装します。
1. コスト削減と高性能の調和 モデルの学習やサーバー構築コスト（CAPEX）をかけず、既存のAIインフラをそのまま活用します。VWAYは、お客様の要件（SRS検証、自動化テストなど）を最も適切に実行できる最適な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. 速度および効率性の最適化技術：Semantic Caching API連携型のデメリットである「応答遅延（Latency）」と「トークンコスト」を劇的に削減するために、セマンティックキャッシング（Semantic Caching）技術を適用します。
技術紹介： ユーザーの質問をベクトル（Vector）に変換して保存しておきます。もし「ISO 26262に従ってASILの等級を分類して」という質問が入力された際、過去に類似した（Semantic）質問と回答があれば、AIを経由せずにキャッシュメモリから即座に回答を返します。
効果： 回答速度が飛躍的に向上し、不要なAPI呼び出しコストを大幅に削減します。
参考技術： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering?view=foundry-classic
お問い合わせ： https://www.vwaycorp.com/visualpro_ai