実験は多いが、運用戦略がない
チームは断片的な AI ツールを導入しても、明確なロードマップ、成功基準、責任体制、本番化への道筋を持てていません。
[ 00 ]AI 戦略から本番インテリジェンスへ
AI の構想を本番インテリジェンスへ。
Mindify AI は、複雑な業務と機密データを持つ組織に向けて、変革戦略、カスタム AI エージェント、Cortex Edge によるプライベート導入まで、安全な AI システムを助言・構築・展開・運用します。
戦略 · エンジニアリング · プライベート導入 · マネージド運用
CORTEX EDGE
production system
production system
境界
顧客管理
顧客管理
ワークフロー
監査可能
監査可能
承認
人間が管理
人間が管理
cortex.edge / deploymentproduction
Cortex@approved-context
retrieve権限対応ナレッジ
route_model承認済みモデルポリシー
ナレッジ接続済みready
データ境界顧客管理ready
モデルポリシー承認済みルートready
本番ワークフローCONTEXT -> APPROVAL -> ACTION
AI 変革戦略
カスタムソリューション開発
プライベート導入
モデル非依存アーキテクチャ
研究知見を活かしたシステム
マネージド AI 運用
[ 01 ]取り組みが停滞する理由
AI 変革に必要なのはモデルだけではありません。
多くの組織が抱えているのは AI の問題ではなく、戦略、統合、データ、ガバナンス、実行の問題です。
価値あるナレッジが分散したまま
文書、コード、顧客との会話、ポリシー、会議、業務システムに組織の知見が分散しています。
汎用ツールでは専門業務に対応できない
既製のコパイロットは、企業固有のプロセス、権限、用語、システム、意思決定の文脈を十分に理解できません。
セキュリティが導入拡大を妨げる
機密データとインフラ要件により、重要業務で公開 AI サービスを利用できない組織があります。
試作が本番システムにならない
本番 AI には、統合、評価、可観測性、ガバナンス、導入、継続的な保守が必要です。
[ 02 ]サービス
安全な AI とソフトウェアを、本番運用のかたちで。
自社インフラでもクラウドでも稼働する、安全で本番対応の AI システム構築を支援します。専門領域はプライベート AI 導入、カスタムソフトウェア開発、モダンな Web 開発に及びます。
01private-ai
プライベート AI インフラ
エンタープライズ級の AI を自社環境内で完結させ、セキュリティ、プライバシー、性能を最大化します。
- ソフトウェア開発チーム向けオンプレミス コーディング LLM エージェント
- プライベート AI ワークスペースとナレッジアシスタント
- LAN、VPN、ハイブリッドクラウド構成による安全な導入
02llm-training
カスタム LLM 学習・ファインチューニング
組織、データ、業務フローに合わせた AI モデルを開発します。
- ドメイン特化 LLM ファインチューニング
- 継続事前学習とモデル適応
- 検索拡張生成（RAG）
- モデル最適化と推論高速化
03ai-systems
カスタム AI システムと統合
インテリジェントな自動化と AI ネイティブなアプリケーションで業務プロセスを変革します。
- エンドツーエンドの AI アプリケーション開発
- エンタープライズシステム統合
- AI ワークフロー自動化
- API 開発とサードパーティ統合
- エージェント型 AI とマルチエージェントシステム
04web-platform
カスタム Web・プラットフォーム開発
顧客と社内チームのために、モダンでスケーラブルなデジタルプロダクトを構築します。
- カスタム Web アプリケーション
- クライアントポータルと社内ダッシュボード
- SaaS プラットフォーム開発
- レスポンシブで高性能なユーザー体験
05ux-seo
UI/UX・SEO 最適化
ユーザー体験、検索での見つけやすさ、コンバージョン成果を改善します。
- モダンな UI/UX リデザイン
- ウェブサイト性能最適化
- テクニカル SEO の実装
- アクセシビリティ改善
- コンバージョン率最適化（CRO）
[ 03 ]ソリューション領域
高価値業務のための応用 AI。
重要な業務フローから始め、適切なナレッジ、モデル、制御、インターフェースを組み合わせます。
組織ナレッジインテリジェンス
文書、ポリシー、ノート、PDF、業務知識を信頼できる AI システムに接続します。
会議・会話インテリジェンス
会議、通話、顧客との会話を、検索可能な記録、構造化された洞察、次の行動、再利用可能なプレイブックに変えます。
エンジニアリングインテリジェンス
コードベース、アーキテクチャ、文書、課題、開発フローを横断する文脈対応支援を提供します。
コンテキスト対応 AI エージェント
承認済みの社内コンテキストを利用し、人の監督下で制御された業務を実行するエージェントを構築します。
プライベート AI 導入
顧客管理のインフラ内で承認済みモデルとナレッジシステムを稼働させます。
[ 04 ]Mindify AI デリバリープラットフォーム
Cortex Edge はプライベート AI ソリューションを支える基盤です。
Cortex Edge は承認済み AI モデルを、組織のナレッジ、コード、ポリシー、システム、権限、ワークフローへ接続します。顧客環境に合わせた構成を保ちながら、安全な AI ソリューションをより速く届ける再利用可能な基盤です。
cortex.edge / architecture顧客境界
プライベート AI 基盤CORTEX EDGE
業務、インフラ、セキュリティ要件、導入モデルに合わせて構成します。
モデルローカル · オープン · 承認済みready
ナレッジ文書 · コード · ポリシーready
制御権限 · 監査 · 承認ready
ワークフローエージェント · 画面 · 操作ready
data_boundary: customeractivity_log: auditable
導入機能CORTEX_EDGE
- プライベートクラウドまたはオンプレミス導入
- 社内ナレッジ接続
- リポジトリ・文書インテリジェンス
- 権限対応検索
- 承認済みモデルルーティング
- コンテキスト対応 AI エージェント
- ワークフローオーケストレーション
- 管理コントロール
- 監査可能な AI アクティビティ
- マネージド導入
[ 05 ]進め方
機会から本番までの実践的な道筋。
各段階で具体的な意思決定または成果物を作り、戦略とデリバリーを常につなぎます。
評価
価値ある業務、制約、データ源、関係者、インフラ、成功基準を特定します。
成果物AI 機会・導入評価
設計
対象業務、アーキテクチャ、セキュリティ境界、統合、運用モデル、実装範囲を定義します。
成果物ソリューション設計書・商用提案
構築
モデル、ナレッジシステム、エージェント、画面、ワークフロー自動化を開発・統合します。
成果物検証済みパイロットまたは本番対応ソリューション
導入
承認環境へ導入し、信頼性と権限を検証し、利用者をオンボードします。
成果物運用可能な AI システム
運用
監視、保守、評価、改善を続けながら、追加業務へ展開します。
成果物マネージド AI 運用・継続改善
[ 06 ]Mindify AI の強み
設計段階から安全に。本番運用を前提に。事業に合わせて作り、成長に合わせて広げる。
エンタープライズ AI インフラ、ソフトウェア開発、プロダクトデザインを組み合わせます。プライベート AI 導入、カスタム AI アプリケーション、あるいはデジタルプラットフォーム全体のいずれであっても、戦略と実装から長期的な支援まで、チームの一員として伴走します。
戦略と技術
経営上の優先事項をシステム設計と開発実行につなぎます。
プロダクト化されたデリバリー
Cortex Edge を再利用可能な基盤とし、各導入を顧客の業務と環境に合わせます。
研究知見を活かしたシステム
推論、コーディングエージェント、幻覚抑制、検索、効率的モデルの知見を本番設計と評価に活かします。
モデル非依存アーキテクチャ
単一プロバイダーに依存せず、安全性、品質、速度、コスト、導入要件からモデルを選びます。
長期運用パートナー
導入後も保守、評価、最適化、拡張を支援します。
[ 07 ]代表的なソリューション
実際の業務ニーズに応えるデリバリーパターン。
以下は代表的なソリューションパターンであり、顧客事例や成果主張ではありません。
プライベート会話インテリジェンス
機密性の高い会話をローカルで文字起こしし、業務上の洞察を抽出し、反復パターンを検索可能なプレイブックへ変える AI システム。
プライベートナレッジアシスタント
社内文書、ポリシー、ノート、業務情報を権限に応じて検索するナレッジシステム。
特化型 AI ワークフロープラットフォーム
領域特化モデル、社内インフラ、業務インターフェース、マネージド導入を組み合わせたカスタム AI アプリケーション。
[ 08 ]公開研究
研究の深さ。本番の規律。事業への集中。
Mindify AI は応用研究と本番エンジニアリングを組み合わせます。構造化推論、コーディングエージェント、幻覚抑制、モデル効率、プライベート導入の研究を、モデル評価と信頼できる AI ワークフロー設計に活かしています。
April 2026R.03
言語的批評によるプロセス監督が LLM の推論を改善
研究内容
推論時に生成・批評・修正を行う、学習不要の構造化推論フレームワーク。
本番での意義
複雑なエージェント業務で、一度の不透明な回答に頼らず、中間レビューと修正を組み込む設計に活かされます。
推論評価 · エージェント信頼性論文を読む
March 2025R.02
言語的プロセス監督がより優れたコーディングエージェントを引き出す
研究内容
言語的プロセス監督で強化したコード理解・推論エージェント CURA。
本番での意義
証拠を確認し、変更を推論し、不適切な実装経路から修正できるリポジトリ対応支援に活かされます。
エンジニアリングインテリジェンス · コーディングエージェント論文を読む
February 2025R.01
Delta — 対照的デコーディングによる LLM の幻覚低減
研究内容
再学習や追加データなしに推論時の幻覚を抑えるデコーディング手法。
本番での意義
根拠のない出力が業務リスクになるフローで、モデル評価とルーティング判断に活かされます。
幻覚抑制 · モデル評価論文を読む
[ 09 ]適した組織
汎用 AI では足りない組織のために。
01
価値ある社内知識が分散している。
02
重要業務が反復的な手作業に依存している。
03
公開 AI ツールでは機密情報へ安全にアクセスできない。
04
特化した AI エージェントやアプリケーションが必要。
05
AI 実験が本番化に至っていない。
06
戦略、開発、導入、運用を一貫して支えるパートナーが必要。
最も価値ある AI の機会を本番へ進める。
検討中の業務、データ、セキュリティ要件、AI 構想をお聞かせください。機会から導入までの最も実践的な道筋を一緒に見つけます。
戦略 · カスタムソリューション · Cortex Edge · マネージド AI 運用