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。
- Dashboards & KPIs
- 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
雲層 AI ファウンドリ 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。
- 終わりのないパイロットではなく、本番運用
- 調達、IT、コンプライアンスのガバナンス
- 最初のエージェントからの予測可能なコスト
プラットフォーム
IT の技術的な深さ - 独自のものを構築する必要はありません。
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。
雲層AI ファウンドリ プラットフォーム
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ファウンドリ
AIファウンドリ
AI・オートメーション
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。
- チャット面
- 埋め込みと検索
- Retrieval (RAG)
- ルーティングと安全対策
- 評価
統合・接続性
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。
- Webhook とイベント
- SaaS connectors
- バッチおよびストリーミング取り込み
- ITSM & DevOps
- アイデンティティと秘密
データ・ガバナンス
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。
- リレーショナルデータベース
- ベクトルおよびセマンティック ストア
- オブジェクトとファイルのストレージ
- 倉庫・湖畔倉庫
- カタログと系統
クラウド・インフラストラクチャー
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。
- AWS アマゾン ウェブ サービス
- Google Cloud
- Microsoft Azure
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。
- AIファウンドリ
- Kubernetes runtime
- テナント割り当て
- API制御
- GDPR-aware
- ワークフロー・体験
- Dashboards & KPIs
- 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
- AI・オートメーション
- チャット面
- 埋め込みと検索
- Retrieval (RAG)
- ルーティングと安全対策
- 評価
- 統合・接続性
- Webhook とイベント
- SaaS connectors
- バッチおよびストリーミング取り込み
- ITSM & DevOps
- アイデンティティと秘密
- データ・ガバナンス
- リレーショナルデータベース
- ベクトルおよびセマンティック ストア
- オブジェクトとファイルのストレージ
- 倉庫・湖畔倉庫
- カタログと系統
- クラウド・インフラストラクチャー
- AWS アマゾン ウェブ サービス; Google Cloud ; Microsoft Azure
- AI Foundry で達成できること。
- 本番までの時間が短縮される: 数か月に及ぶプラットフォーム エンジニアリングを必要とせずに、エージェントとワークフローを実行します。
- 組み込まれたガバナンス: 初日からの承認、監査証跡、テナントの分離。
- ビジネスとITの連携: 個々のマシン上のシャドウ AI ではなく、共有ワークスペース。
- コストを管理: 使用状況、モデルの支出、割り当てを 1 つのダッシュボードに表示します。
- 規制の信頼性: GDPR-conscious, isolated tenants, traceable data flows.
- スタックに接続されています: API、コネクタ、イベント - プラットフォームを再構築する必要はありません。
プラットフォームの機能
ディープ プラットフォーム エンジニアリング – AI Foundry に組み込まれています。
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。
エージェントのランタイムとオーケストレーション
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。
- ツールレジストリと関数呼び出し
- 状態管理と再試行ロジック
- 人間参加型と承認フック
- ストリーミングとバッチ実行
- モデル障害時の決定論的フォールバック
検索と知識のアーキテクチャ
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。
- チャンク戦略とドキュメント解析
- モデルとベクトルインデックスの埋め込み
- ハイブリッド検索と再ランキング
- ソースの帰属と信頼スコアリング
- 増分インデックス更新
モデルのルーティングと推論
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。
- Routing across OpenAI, Anthropic, Azure, Gemini
- モデルのフォールバックとサーキット ブレーカー
- テナントごとのトークン制限とレート割り当て
- 迅速なバージョン管理と A/B 比較
- レイテンシとコストを意識したルーティング
ガバナンス、アイデンティティ、ポリシー
規制対象の組織と IT セキュリティが期待する制御。
- RBAC, workspaces & tenant isolation
- SSO, SCIM & identity federation
- 承認ワークフローと監査証跡
- シークレット管理とボールトの統合
- PII handling & context isolation
Observability & FinOps
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。
- 分散トレースと推論ログ
- 評価ダッシュボードと回帰アラート
- ユースケースごとのトークンとモデルのコスト
- SLI/SLO metrics for agent operations
- 財務および管理のための輸出
統合とイベンティング
AI Foundry as a hub in your enterprise architecture – not an island solution.
- Webhook、イベントバス、ストリーミング取り込み
- ITSM, ticketing & DevOps connectivity
- SaaS connectors & custom APIs
- バッチインポートと変更データキャプチャ
- MCP-compatible tool extensions
価値
AI Foundry で達成できること。
- 本番までの時間が短縮される数か月に及ぶプラットフォーム エンジニアリングを必要とせずに、エージェントとワークフローを実行します。
- 組み込まれたガバナンス初日からの承認、監査証跡、テナントの分離。
- ビジネスとITの連携個々のマシン上のシャドウ AI ではなく、共有ワークスペース。
- コストを管理使用状況、モデルの支出、割り当てを 1 つのダッシュボードに表示します。
- 規制の信頼性GDPR-conscious, isolated tenants, traceable data flows.
- スタックに接続されていますAPI、コネクタ、イベント - プラットフォームを再構築する必要はありません。
No platform team required
Runtime, metering, and integrations managed – your teams focus on use cases.
Typical team size on your side: 1–2 product owners, not 5+ platform engineers.
Weeks, not months
From scoping call to first production agent – without an infrastructure project.
Median rollout across early deployments: 14 days to first production agent.
Governance built in
Approvals, audit trails, and tenant isolation from day one – not after the audit.
RBAC, audit trails, and tenant isolation active before first external user.
Predictable costs
SaaS tiers with quotas; model spend and usage reported transparently.
Model spend visible per workspace from week one — no month-end surprises.
展開ベンチマーク
典型的な AI Foundry パイロット — 毎週。
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)。
Week 0
Scoping call
Use case, data sources, governance requirements, and success criteria agreed. Workspace provisioned same day.
Week 1
Platform ready
SSO connected, tenant boundaries configured, retrieval pipeline ingesting first document set.
Week 2
First agent live
Production agent handling real requests with citations, rate limits, and inference logging enabled.
Week 3
Governance sign-off
Approval workflows reviewed with IT/security, usage dashboards shared with finance, blast radius widened.
課題と解決策
AI プロジェクトが行き詰まる場所 – そして AI Foundry がそれを回避する方法。
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。
- Kubernetes architecture
- テナントの分離
- GDPR-conscious
- ハイパースケーラー ホスティング
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 ファウンドリ ソリューション
パイロットから本番運用まで
AI Foundry provides a managed platform with workspaces, APIs, and agent runtime. Your teams focus on use cases – we operate the technical foundation.
- 最初のエージェントから運用準備完了
- ビジネス、エンジニアリング、承認の役割
- カスタム ビルドではなく、クォータを通じてスケールする
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 ファウンドリ ソリューション
初日からのガバナンスと制御
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。
- 役割ベースのアクセスと承認のワークフロー
- 機密データとコンテキストの分離
- すでに管理している ID システムへの接続
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 ファウンドリ ソリューション
コストと価値を見える化する
AI Foundry tracks usage, latency, and model spend in business context – on a timeline that supports decisions, not spreadsheet hunts.
- クォータのある階層をクリアする
- エージェントおよびワークスペースごとの使用状況データ
- Expand only when KPIs and budget justify it
問題
Knowledge sits in silos – SharePoint, ticketing, line-of-business apps. Agents without reliable retrieval deliver hallucinations instead of answers.
AI ファウンドリ ソリューション
知識を結び付け、出典を引用する
RAG pipelines, embeddings, and connectors tie your data sources together – with source attribution in every answer.
- Retrieval (RAG) with traceable sources
- Webhooks, events, and SaaS connectors
- 5 つのシステムにわたるログ検索の代わりに一元的に可視化
誰のためのものか
1 つのプラットフォーム、4 つの視点。
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。
リーダーシップと取締役会
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A measurable pilot with clear KPIs, a predictable SaaS model, and scalable rollout – without upfront investment in a platform team.
IT のリーダーシップとアーキテクチャ
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Operations on Kubernetes at AWS, Google Cloud, or Azure – with APIs, identity integration, and tenant isolation that meets your standards.
ビジネスチームとデジタルチーム
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。
調達、コンプライアンス、プライバシー
典型的な質問"Is this contractually sound, traceable, and GDPR-ready?"
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
制作エージェントになるまでの 3 つのステップ。
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。
スコープコール
In 30 minutes we clarify use case, data landscape, and governance or integration requirements. You get an honest view of whether and how AI Foundry fits.
1 人のエージェントによるパイロット
One concrete application in your environment – with measurable KPIs, a defined budget, and approval workflows. Not a proof-of-concept without evidence.
結果に基づいた展開
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。
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