ワークフロー・体験
ビジネスとエンジニアリングにとって明確な、ダッシュボード、KPI、API を通じて作業を指示します。
- ダッシュボードとKPI
- APIとツール
- 承認と監査証跡
- スケジュールされた実行とトリガーされた実行
- 役割ベースのアクセス
マネージド AI プラットフォーム
社内のプラットフォーム チームを必要とせずに、本番環境で AI を実行します。実稼働環境での AI – プラットフォーム チームなし。
エージェント、取得、使用量測定のための管理されたプラットフォーム – 中規模の規制対象組織向けのテナンシー、ガバナンス、予測可能なコストを備えています。エージェント、RAG、およびメータリング – 社内で構築されるのではなく、管理されます。




















プラットフォーム
技術的な意思決定者向け: AI Foundry は、ランタイム、データ、統合、制御をハイパースケーラー インフラストラクチャ上で統合します。あなたのチームはユースケースを構成します。私たちはプラットフォーム層を操作します。
価値
プラットフォームチームは不要
ランタイム、計測、連携はすべてマネージド。お客様のチームはユースケースに集中できます。
お客様側の標準的なチーム規模: プロダクトオーナー1~2名。プラットフォームエンジニア5名以上は不要です。
Weeks, not months
スコーピングコールから最初の本番エージェントまで、インフラプロジェクトなしで。
初期導入全体の中央値: 最初の本番エージェントまで14日。
ガバナンスを標準搭載
Approvals, audit trails, and tenant isolation from day one – not after the audit.
RBAC、監査証跡、テナント分離は、最初の外部ユーザーの前に有効化されます。
予測可能なコスト
クォータ付きのSaaSティア。モデル費用と利用状況は透明に報告されます。
モデル費用はワークスペースごとに初週から可視化。月末に驚くことはありません。
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接触
あなたのユースケースについてお聞かせください。カスタマイズされた次のステップで対応させていただきます。
1 営業日以内に返信するよう努めております。
LinkedIn と Instagram で Cloudstrata をフォローして、私たちの取り組みや募集情報をチェックしてください。
ワークフロー、モデル、統合、データ – クラウド インフラストラクチャでホストされます。
KPI を使用して設計、実行、評価を 1 つのビューで行います。
AI Foundry
AI Foundry
ビジネスとエンジニアリングにとって明確な、ダッシュボード、KPI、API を通じて作業を指示します。
反復可能なフロー内のモデル - 取得、安全対策、追跡可能なステップを備えています。
イベント、パートナー、DevOps、アイデンティティを既存のツールチェーンで接続します。
構造化データ、ベクター ストア、ファイル - 明確なアクセス ルール。
プラットフォーム層を自分で構築することなく、AWS、Google Cloud、Azure でホストされます。
アーキテクチャ図: ワークフロー、AI、統合、データ、クラウド インフラストラクチャを備えたcloudstrata AI Foundryを中心にしています。
プラットフォームの機能
AI Foundry は、エージェントのランタイムと取得アーキテクチャからポリシー、可観測性、エンタープライズ接続に至るまで、本番 AI を定義する分野をまとめます。これはチャット ラッパーではなく、経験豊富なプラットフォーム チームが構築する技術的基盤です。
状態、ツールの使用、および決定的な実行パスを備えたマルチステップ エージェント。
生の文書から引用された回答まで、再現可能で監視されたパイプラインとして。
コスト管理と品質保証を備えたマルチプロバイダー戦略。
規制対象の組織と IT セキュリティが期待する制御。
月末の請求時だけでなく、品質、遅延、コストを完全に可視化します。
AI Foundry as a hub in your enterprise architecture – not an island solution.
展開ベンチマーク
中規模の規制されたチームによる運用環境の展開に基づいています。タイムラインは統合と承認サイクルによって異なります。
最初の実稼働エージェントまでの時間の中央値: 14 日 (範囲: 3 つの展開で 10 ~ 21 日)。
0週目
ユースケース、データソース、ガバナンス要件、成功基準を合意。ワークスペースは即日プロビジョニングされます。
1週目
SSO接続、テナント境界の構成、最初の文書セットを取り込む検索パイプラインが稼働します。
2週目
本番エージェントが実際のリクエストを処理し、引用、レート制限、推論ログが有効になります。
3週目
承認ワークフローをIT/セキュリティ部門とレビューし、利用状況ダッシュボードを経理部門と共有、影響範囲を拡大します。
課題と解決策
意思決定者はパターンを知っています。デモを約束しても、運用、ガバナンス、予算のせいで停滞するというものです。 AI Foundry は、プロジェクトの 2 年目ではなく、これらのボトルネックに対処します。
問題
AIパイロットがデモで失速。毎回ゼロから開始することなく、ビジネスとエンジニアリングが連携して作業できる、本番環境に対応したランタイムはありません。
AI Foundry ソリューション
AI Foundry は、ワークスペース、API、エージェントランタイムを備えたマネージドプラットフォームです。お客様のチームはユースケースに集中し、技術基盤は私たちが運用します。
問題
Shadow AI spreads across individual machines and SaaS accounts. Procurement, compliance, and IT lose visibility – and risk grows with every new tool.
AI Foundry ソリューション
承認、監査証跡、テナントの分離はプラットフォームの一部であり、後期段階の監査プロジェクトではありません。
問題
ビジネス価値が不透明なままである一方で、モデルのコストはスパイラルに達します。経営陣と調達担当者は、散在する請求書からの見積もりではなく、具体的な数字を求めています。
AI Foundry ソリューション
AI Foundry tracks usage, latency, and model spend in business context – on a timeline that supports decisions, not spreadsheet hunts.
問題
Knowledge sits in silos – SharePoint, ticketing, line-of-business apps. Agents without reliable retrieval deliver hallucinations instead of answers.
AI Foundry ソリューション
RAGパイプライン、エンベディング、コネクタがデータソースを結び付け、すべての回答に出典を示します。
誰のためのものか
AI Foundry はさまざまな意思決定者と対話し、予算、セキュリティ、展開の議論で実際に生じる質問に答えます。
典型的な質問「本当の価値はいつわかるのか、そして長期的にはどれくらいのコストがかかるのか?」
AI Foundry が提供するもの明確なKPIを持つ測定可能なパイロット、予測可能なSaaSモデル、拡張可能な展開。プラットフォームチームへの先行投資は不要です。
典型的な質問「誰がこれを運用しているのか、どのように統合されているのか、そして我々は制御を維持できるのか?」
AI Foundry が提供するものAWS、Google Cloud、Azure 上での Kubernetes 運用。お客様の基準を満たすAPI、ID連携、テナント分離を備えています。
典型的な質問「アイデアから実際に使用するエージェントを迅速に実現するにはどうすればよいでしょうか?」
AI Foundry が提供するものワークスペース、取得、すぐに使えるコネクタ – プラットフォーム エンジニアリングのための IT 能力を待つ必要はありません。
典型的な質問「契約上問題なく、追跡可能で、GDPRに対応していますか?」
AI Foundry が提供するもの分散したシャドウ AI ではなく、文書化された承認、分離されたテナント、追跡可能なデータ フロー。
はじめる
6 か月の変革プログラムは必要ありません。 AI Foundry は、信頼できる結果を迅速に提供し、関係者全員に明確なマイルストーンを提供するように設計されています。
30分で、ユースケース、データ環境、ガバナンスや連携の要件を整理します。AI Foundry が適合するかどうか、どのように適合するかについて、率直な見解をお伝えします。
One concrete application in your environment – with measurable KPIs, a defined budget, and approval workflows. Not a proof-of-concept without evidence.
価値とコストが一致する場合にのみ、エージェントとワークスペースを追加します。管理されていないモデルの請求書ではなく、割り当てに従ってスケールします。