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AWS資格保有技術者がお客様の内製化を支援

テクニカルエスコートサービス for AWS

AWSの最適活用・内製化を プロが徹底サポートします

AWS導入で課題に直面されているお客様に、AWS認定資格を持つ専門家がチームに加わり、課題解決をサポートします。
課題解決の過程で、お客様に必要な知識や技術を習得していただき、最終的にお客様自身でAWSを活用できるチームへと導きます。
内製化のご支援・AWSサービスの利用方法レクチャー・生成AIなどの最新技術導入によるDX/CX推進など、お客様の状況やご希望に合わせて、チームの一員として最適なAWSアーキテクチャを共に考え、AWSのフル活用を支援します。

このような方にオススメです

  • 自分たちでAWSを活用した事業を進めたい
  • AWSに関する活用ノウハウを貯めたい
  • 機械学習や生成AIを活用したい

サービスの特徴

  • 業務要件を考慮したAWS導入を助言・指導

    業務要件を考慮したAWS導入を助言・指導

    『ビジネス× テクノロジー』の両軸でお客様のAWS導入・内製化をサポートします。 AWSに関する技術だけでなく、SIerならではの業務要件を踏まえたアーキテクチャのご提案やAWSサービス利用に関するご助言ができます。

  • 上位資格保有・受賞歴のある AWSプロフェショナルが内製化をご支援

    上位資格保有・受賞歴のある AWSプロフェショナルが内製化をご支援

    テクニカルエスコート対応メンバーには、AWS認定全資格を保有しているエンジニアや、日本でも有数のAWS Top Engineers、グローバルで認められたAWS Ambassadorsを受賞したエンジニアが所属しています。 AWSの広く深い知見を持ったエンジニアが、お客様のAWS内製化と自走に向けて手厚くサポートします。

  • AWS以外の周辺技術もサポート

    AWS以外の周辺技術もサポート

    AWSを活用する際にはID認証プロバイダーやAWS上で稼働するソフトウェアなど、周辺の技術知識が必要になることがあります。 テクニカルエスコートではAWS内部の技術だけではなく、ハイブリッドクラウドやオンプレミスとの接続についてもご支援可能です。

AWS内製化 ご支援の種類

ご支援のイメージ

AWSが提唱するAIネイティブな開発方法論「AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)」を活用した開発支援を提供します。
Kiro や Claude Code などの AI コーディングエージェントを使用し、お客様が自ら AI と協働して開発できる体制を構築します。

アセスメント・導入計画
お客様の現行開発プロセス・体制をヒアリングし、AI-DLCを適用すべき優先度の高い業務領域(新規案件・既存システムの改修・小規模改修など)を特定して、AI-DLC 導入計画を立案します。 お客様の習熟度に合わせて、不足している前提知識のレクチャーも導入計画に含めてご提案します。
パイロット・本格展開
要件の確定・文書化(Inception)、実装・テスト(Construction)、運用・改善(Operation)の各フェーズにおいて、AIを機能させるためのワークフローを整理します。 ワークフローを用いたパイロット実施の伴走、チーム育成、複数プロジェクトへの横展開を支援します。
最適化・改善・自走化
実際のプロジェクトで AI-DLC を実践しながら、セキュリティ対策、お客様固有の品質基準等への対応、既存パイプラインとの統合、自動検証の組み込みなどの支援を行います。 お客様固有のプロジェクトテンプレートを作成することで最終的にお客様が自走できる体制の構築を支援します。

Amazon Bedrock などの生成AIサービスを活用し、お客様の業務システムに生成 AI 機能を組み込んだシステムの構築を支援します。
画像認識、テキスト分析、異常検知など、生成 AI の特性を活かしたシステム構築をお客様と一緒に進めます。

要件定義・方式検討
お客様の業務課題をヒアリングし、生成 AI をどのように活用できるか検討します。 適切な AI モデルの選定、プロンプト設計、システムアーキテクチャの検討を行い、PoC で実効性を検証します。
システム設計・実装
生成 AI を組み込んだシステムの設計・実装を支援します。 サーバーレスアーキテクチャの活用、コスト最適化、セキュリティ対策など、本番運用を見据えた実装をお客様と共に進めます。
精度改善・運用支援
実運用での検証結果をもとに、AI モデルやプロンプトの精度改善を継続的に支援します。 運用中の課題解決やシステムの改善提案も行います。

お客様固有のナレッジやドキュメントを活用した、高精度なお客様専用生成 AI 環境の構築を支援します。
SCSK の生成 AI サービス『InfoWeave』のノウハウを活かし、RAG(検索拡張生成)システムの導入または内製開発をサポートします。

要件定義・設計
お客様の業務要件をヒアリングし、RAG システムの活用方法を検討します。対象ドキュメントの選定、ベクトルデータベースの選択、LLM の選定など、最適な構成を設計します。
環境構築・データ準備
Amazon Bedrock Knowledge Bases などを活用した RAG 環境の構築を支援します。既存ドキュメントの前処理、ベクトル化、インデックス作成、データアクセス権限、ガードレール設計など、データ準備の工程を支援します。 必要なチャットボット UI 画面の開発や、それに必要なアプリケーション実行基盤の構築も支援します。
精度向上・運用改善
回答精度の評価と改善を継続的に支援します。プロンプトチューニング、チャンク分割の最適化、ドキュメント更新フローの確立など、運用面での改善も支援します。

Amazon Bedrock AgentCore や Strands Agents を活用し、自律的に業務を遂行する AI エージェントシステムの構築を支援します。
複数の AI エージェントを連携させたマルチエージェントシステムの開発もサポートします。

業務分析・エージェント設計
自動化したい業務プロセスを分析し、AI エージェントの役割と連携方法を設計します。 必要なツール(API、認証基盤、データベース、データレイク、MCP サーバー等の外部サービス)との統合方法も検討します。
エージェント実装・統合
Amazon Bedrock AgentCore を使用したエージェントの実装を支援します。 ブラウザ操作、データ分析、レポート作成など、複数のエージェントを連携させた高度な業務フローの実現を支援します。
テスト・改善・運用
エージェントの動作検証と精度改善を支援します。 エラーハンドリング、ログ管理、モニタリングなど、安定運用のための仕組み構築も支援します。

Amazon SageMaker を活用したカスタム機械学習モデルの開発を支援します。
データ準備から学習、デプロイ、運用まで、機械学習プロジェクトの全工程をサポートします。

データ分析・モデル設計
お客様のビジネス課題をヒアリングし、機械学習で解決できるか検討します。データの品質評価、特徴量エンジニアリング、適切なアルゴリズムの選定を行い、モデル開発の方針を策定します。
モデル開発・学習
Amazon SageMaker を使用したモデルの開発・学習を支援します。ハイパーパラメータチューニング、モデル評価、精度改善など、高精度なモデル構築を支援します。
デプロイ・運用・再学習
モデルの本番環境へのデプロイと運用を支援します。推論エンドポイントの構築、モニタリング、モデルの再学習パイプラインの構築など、継続的な運用改善までサポートします。

メニュー・ご利用料金

お客様の用途・希望にあわせ、『たっぷり』『がっちり』『ぴったり』『さっぱり』の4種類のメニューからサポートのレベルをお選びいただけます。 原則1名以上のメンバーが専任で対応するため、お客様のシステム状況や背景を理解した上で、手厚いサポートをご提供します。

           
メニュー概算金額/月概要 想定稼働時間/月
たっぷりサポート ¥1,900,000~ AWSの知識の体系的理解のため、週1回1時間の技術講座と、
週2回目安でプロジェクトの打ち合わせを実施
100時間
がっちりサポート ¥1,400,000~ プロジェクトの迅速進行のため、週2回目安で各1時間の打ち合わせを実施 70時間
ぴったりサポート ¥600,000~ プロジェクトの進行に合わせ、週1回目安で1時間の打ち合わせを実施 25時間
さっぱりサポート ¥300,000~ AWS知識不足によるボトルネック解消のため、
月1回目安で1時間の技術相談を実施
10時間

ダウンロード資料

  • テクニカルエスコートサービス for AWS ご紹介資料

    テクニカルエスコートサービス for AWS ご紹介資料

    SCSKの内製化支援サービスの概要・サービスメニュー活用イメージを、事例を交えて詳しくご紹介しています。 サービスの具体的なご利用イメージをお持ちいただける内容です。

オンデマンドセミナー

  • AIで振り込め詐欺を防止しろ!四国銀行の9ヶ月間の挑戦

    四国銀行は、AWS内製化支援サービス「テクニカルエスコート」を活用し、AWS上で独自の振り込め詐欺防止システムの構築を進めています。 本動画では、四国銀行のご担当者様と共に、AWSのAIサービスを活用した振り込め詐欺防止システムの仕組みとその検証結果をご紹介。AWS初心者であった四国銀行がどのように開発に成功したのか、その挑戦のプロセスをぜひお聞きください!

  • 【事例公開】AWS内製化の成功法則とは?内製化支援のスペシャリストが語る、「自走」への最短ルート

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    生成AIの普及に伴い、最新技術をいち早くビジネスに実装する「クラウド内製化」が注目されています。しかし、「何から始めるべきか」「既存システムとの整合性は?」といった課題に直面する企業も少なくありません。 本セミナーでは、数多くのAWS内製化を支援してきたSCSKが、技術習得からAI基盤構築の「自走」に至るロードマップを、リアルな実例とともに解説します。