技術力×人間性=上位0.1%。生成AIエンジニア/LLMアーキテクトをアサイン。
Excellent AIは、企業向けに実務経験10年以上の生成AIエンジニア／LLMアーキテクト（RAG含む）をご紹介し、設計から実装・運用まで進めやすい形を整えます。
技術力だけでなく、チームワーク力、能動的な提案力、自走する力を兼ね備えた人材のみをご提案します。
こんな生成AI導入の悩みはありませんか？
PoCはできたが、業務で使える品質にならない
精度・再現性・評価の基準が定まらず、改善が場当たり的になりやすい
社内データ連携（RAG）がうまくいかない
検索品質・権限・更新の運用が噛み合わず、回答の信頼性が担保できない
セキュリティ/運用の不安で前に進めない
機密情報の扱い、プロンプト注入、ログ管理、コスト見通しなどの論点が残る
エクセレントAIなら解決できます！
生成AIは「作る」だけでなく、評価・安全性・運用まで設計することで初めて業務で使える状態になります。止まりやすい論点を整理し、実装と運用を前に進めます。
上位0.1%基準を満たす優秀人材のみ
RAGを含む実装経験を前提に、要件に合わせて“使われる”形を設計できるシニア層を前提にご提案します。
- ご紹介する人材は全員、実務経験10年以上
- 実装だけでなく、評価・運用の設計まで見通して推進
- 業務側の目的を整理し、要件に落とし込む
- 関係者と合意形成しながら進められる
評価と改善サイクルを前提に設計する
精度の議論がブレないように、評価の軸と運用を整え、改善が回る状態を作ります。
- 期待する振る舞い/NGを整理し、評価観点を揃える
- 品質・コスト・レイテンシのバランスを設計
- ログと検証の運用を整備し、継続改善へ
1名でも、複数名体制でも相談可能
まずは1名で立ち上げ、必要に応じてバックエンド/データ/運用の役割を追加する進め方にも対応します。
- LLMアーキテクト＋実装メンバーなど、段階的な体制設計が可能
- 既存チーム/ベンダーとの協業も可能
- 参画後の稼働調整や役割再設計もご相談可能
※アサイン形態・稼働条件はご相談内容により調整します。
転職市場では出会いにくい即戦力の生成AI/LLM人材とつながる業務委託アサインサービス
正社員採用の母集団だけでは出会いにくい、現役の生成AIエンジニア/LLMアーキテクトを、役割に合わせてアサインできる形でご提案します。
RAGを含む実装経験のあるシニア層を前提にご提案
要件（利用シーン/データ/制約）を整理し、RAGやプロダクト組み込みを現実的な運用として設計します。環境や制約に合わせ、無理のない形で前に進めます。
品質・安全性・運用の論点を整理し、本番利用へ
精度だけでなく、ガードレール、ログ、権限、コストなどの論点を整理し、関係者の合意形成を進めます。PoCで終わらせず、使い続けられる形へ。
参画後の運用（改善・役割拡張）も相談しやすい
まずは1名で立ち上げ、必要に応じてバックエンド/データ/運用の役割を追加するなど段階的な推進が可能です。契約・請求はVixcessが窓口となり、運用面も含めて進めやすい形を整えます（詳細はFAQをご確認ください）。
登録型プラットフォームと何が違うのか
登録型／検索型
- 母集団は広い一方で、生成AIは要件（評価/安全性/データ連携）が複雑で、探索・比較の工数がかかりやすい
- 評価基準や、社内データ取り扱いの前提整理を発注側で進める必要がある
- 参画後の運用（改善/ガードレール/コスト最適化）が属人化しやすい
弊社のエクセレントAI
- 実務経験10年以上の生成AI/LLM人材を前提に、要件に合わせて候補をご提案
- 評価・安全性・運用の論点を整理し、改善が回る形を設計
- 契約・請求は弊社に一本化し、参画後の調整も含めて運用を支援
1名からのアサインも、チーム編成もご相談可能です
まずは1名の生成AIエンジニア/LLMアーキテクトから参画し、進め方や相性を確認したうえで増員する進め方も可能です。最初から複数名の体制を組成する形でもご相談いただけます。
まずは1名から
立ち上げやボトルネック解消など、必要な箇所から小さく始められます。
- 既存チームに入り、要件整理〜設計〜実装をリード
- 評価観点と改善の進め方を整理して伴走
- 状況に応じて、追加アサイン（増員）もご相談
チームを組成して推進
プロジェクト状況に合わせ、複数名の体制（例：リード＋実装メンバー）をご提案できます。
- LLMアーキテクト＋バックエンド/データ等の複数名体制もご提案可能
- 役割・期待値・稼働設計を整理して体制を提案
- 必要に応じて段階的に拡張（追加アサイン）も可能
※体制はご相談内容・稼働状況により変動します。
生成AI/LLM領域で多いご相談テーマ
まずは下記のようなテーマから、ご相談いただけます。
RAG（社内データ連携）の設計・改善
検索品質と権限/更新の運用を整え、信頼できる回答につなげます。
- データの置き方と更新運用の整理
- 検索品質の改善（評価/検証を含む）
- 権限・参照範囲を踏まえた設計
品質評価と改善サイクルの設計
精度議論がブレないように、評価の軸と運用を整えます。
- 期待する振る舞い/NGの整理
- テストケース・評価観点の設計
- ログと検証の運用で継続改善へ
本番化と運用（コスト/レイテンシ/監視）
導入して終わりではなく、使い続けられる運用を整えます。
- コスト見通しと最適化（使い方の設計）
- レイテンシ/安定性を踏まえた構成
- 監視・障害対応の運用設計
セキュリティ/ガバナンスの整理
機密情報を扱う前提で、運用とルールを整理します。
- 機密データの取り扱い範囲/共有方法の整理
- ログ/アクセス権限の運用設計
- リスク論点の整理と合意形成
※役割・稼働により対応範囲は変わります。詳細はご相談ください。
ご提案する人材像
生成AIの実装だけでなく、評価・安全性・運用まで見通して前に進められるシニア層を前提にご提案します。以下は人物イメージです（実際の候補は要件に合わせてご提案します）。
LLMアーキテクト（RAG/設計）
要件と制約を整理し、RAGを含む構成を設計します。
- 利用シーンと要件の整理（何を実現するか）
- RAGの構成設計（データ/検索/回答の設計）
- 評価観点と改善の進め方を設計
生成AIエンジニア（実装・統合）
プロダクト組み込みを前提に、実装と運用の土台を整えます。
- API/バックエンドへの組み込みと実装
- ログ/監視/リトライなど運用観点の整備
- 既存システムとの整合を取りながら推進
運用・ガバナンス寄り（安全性/コスト）
安全性と運用負荷を踏まえ、継続利用できる形に整えます。
- 機密情報の取り扱いと運用ルール整理
- コスト/レイテンシの見通しと最適化
- 権限・監査・ログの前提を整備
※人物・経歴はイメージです。実際の候補は、貴社の要件に合わせてご提案します。
参画までの流れ
事例紹介
B2B SaaS：社内ナレッジ検索（RAG）の品質と運用を整備
- 体制：最大3名（LLMアーキテクト / Backend / Tech責任者）
- 範囲：要件整理、RAG構成設計、評価観点の整備、プロダクト組み込み
- 代表的な改善：検索品質の改善、評価運用の整備、ガードレール/ログ設計
- PoCで止まらず、業務で使い続けられる運用に移行できた
- 回答品質のブレが減り、利用部門からの差し戻しが減った
- 機密データの取り扱い前提が整理され、社内審査が進めやすくなった
- コスト/レイテンシの見通しが立ち、運用が安定した
※クライアント名・個人名は非公開です。記載内容は公開可能な範囲で一般化しています。
FAQ
契約は誰と結びますか？+
RAGとファインチューニング、どちらを選ぶべきですか？+
社内データをLLMに渡す運用が不安です。対応できますか？+
PoCだけの相談も可能ですか？+
どのLLMを選べばよいですか？+
稼働開始までどのくらいの期間が必要ですか？+
週3日やスポットでの参画は可能ですか？+
登録型サービスや他社と併用できますか？+
生成AI導入の論点整理からご相談ください
要件が固まりきっていなくても問題ありません。現状と目的を共有いただければ、体制設計と進め方からご提案します。
- 営業電話による執拗な勧誘はいたしません
- NDA締結のご相談も可能です
- 機密情報は概要レベルで構いません