Leap AI

ホスト型モデルとエンドポイントを活用すると、AIモデルを効率よく公開・運用でき、アプリケーションやサービスへの組み込みもスムーズになります。API経由で推論を呼び出しやすく、モデルの管理やスケーリングを一元的に行いたい開発者に適した仕組みです。

テキスト・チャット・画像モデルを、安定したURLの背後に安全にデプロイし、運用までまとめて支えます。競合モデルの一部トラフィック検証から本番展開、ストリーミング応答や再試行、応答スキーマによる出力の安定化まで対応し、下流コードが扱いやすい形でAIモデルを提供できます。SDKで言語やフレームワークを問わず導入しやすく、オートスケーリングが負荷の急増を吸収。SLAの定義やブルー/グリーンデプロイにも対応し、スキーマバリデーターが不正な出力を早期に検出します。

微調整やAIモデルの精度向上に必要なデータセットを、用途に合わせて整理・活用しやすくするための基盤です。モデル学習や評価に使うデータを扱いやすい形で整え、AI開発の効率化に役立ちます。

製品のサンプルデータを使って、トーンや抽出結果、フォーマットを改善する専用モデルをトレーニングし、データの出所も追跡できるため、監査性の高い運用を実現できます。Dataset ツールでデータ分割を管理し、実行結果の再現性も確保。さらにチェックポイント機能により、性能低下時の一時停止・再開・ロールバックにも対応します。精度、BLEU、抽出F1などの指標で進捗を把握でき、ダッシュボードでは実行結果をメモと並べて比較可能です。ハイパーパラメータのプリセットで一般的なタスクの調整を効率化し、権限設定によってコラボレーション時の機密サンプルも保護できます。

ワークフロー・ツール・検索をまとめて扱いたい場面に便利なのが、ワークフロー、ツール、および検索です。作業の流れを整理しながら必要な機能や情報へ素早くアクセスできるため、日々の業務効率化や情報収集に役立ちます。

モデル呼び出し、関数、API、リトリーバーを組み合わせたワークフローを構築し、処理の自動化と品質向上を両立できるプラットフォームです。キャッシュとフォールバックのステップで、負荷急増時や一部障害が起きた場合でもレイテンシとエラーを抑えます。ヒューマン・イン・ザ・ループの仕組みにより、リスクの高い操作の前に承認を挟めるほか、冪等性キーで再試行時の重複実行も防止できます。RAGパターンにも対応し、取得した情報をもとにした回答生成を実現。さらに、テナントやタグによるフィルタで参照ソースを制限でき、必要な最新情報を適切に取り込めます。関数の出力は型付きデータとして次のステップに受け渡せるため、連携しやすく整理されたワークフローを実装できます。

監視・予算管理・信頼性の最適化を一つにまとめて進めたいなら、ビジネスの運用を見える化しやすくするための基盤として活用できるのが、この「監視、予算、信頼性」です。日々の状況把握からコスト管理、安定運用までを意識したいチームに向いています。

テスト中のコストや障害を見逃さず、LLM運用を安定化したいなら、ダッシュボードでルート・モデル・顧客ごとのレイテンシ、コスト、エラー率を可視化できるこの機能が役立ちます。支出上限とアラートで予期せぬ費用増加を防ぎ、SLOはp95レイテンシまたはエラー予算の超過を検知。さらに、異常検知でコンテンツやコストの急激な変化を自動で把握できます。チャットツールとオンコールツールへのリアルタイム通知、再試行とサーキットブレーカー、地域フェイルオーバーにも対応しており、プロバイダ障害やインシデント発生時も迅速な対応とサービス継続を支えます。

セキュリティ、鍵管理、統合機能までをまとめて扱えるため、アプリやシステムの運用をより安全かつ効率的に進めたい場面で役立つカテゴリです。認証・アクセス制御・暗号鍵の管理、各種サービスとの連携など、基盤まわりの重要な機能をカバーします。

機密データを安全に扱いながらAI運用を進めたい企業向けに、保存前のマスキングやキーのローテーション、アクセス制御までまとめて支援するのがこのツールです。Webhookとキューで結果をアプリ、CRM、データウェアハウスへ連携でき、IaCの例を使えば環境全体への展開もスムーズに進められます。 SSOとRBACで、プロンプトやログを閲覧できるユーザーを制限。VPCピアリングによってトラフィックを分離し、SOC 2スタイルのログで「誰が、いつ、何を変更したか」を記録します。さらにシークレットマネージャーが認証情報を適切にローテーションし、ドリフトや漏洩のリスク低減に役立ちます。