開発から本番運用まで、AI Engineering Teamに任せる。
GIIPは、開発・クラウド・DB・デプロイ・監視・障害対応・性能改善を継続して実行するAI FDEです。
GIIPは、ソフトウェア開発からクラウド、データベース、デプロイ、監視、障害対応、性能改善までを継続して実行するAI FDE / Autonomous AI Engineering Platformです。
SES営業の方はこちらから案件登録どんなお悩みでいらっしゃいましたか？
開発者を採用すべきか悩んでいる
解決方法を見るお悩み運用・障害対応に疲れたチーム
解決方法を見るお悩みAIで作ったなら、次は実際に動かしましょう。
ChatGPTが作ったアイデア・コード・モックアップを、GIIPが実サービスとしてデプロイ・運用します。
From Prompt to Production →お悩みAIで作ったアプリを、サービスにしたい
サービス化までに必要な作業を見るお悩み技術を作らずにAI運用ビジネスを始めたい
パートナープログラムを見るお悩みAIの差ではなく、Harnessの差。
GIIP FDEのHarnessを見るお悩み自社の境界の内側で実行したいなら？FDE Boxの料金とメリットを見る
FDE Boxの料金を見るお悩みNVIDIA GPUサーバーを運用したい
DGX/HGXの監視・障害対応・GPU基盤運用
詳しく見るお悩みAIDC運用・データセンター
GPU Cluster、AI Storage、ネットワーク、電力・冷却までAIインフラ全体を設計・運用・最適化。GPUの設置とAIサービスの運用は違います。
詳しく見るあなたは、どの立場ですか？
エンジニアを採用できない
開発者・インフラ・DB・運用を増員せずに回したい
経営者・IT責任者の方 →
複数の専門家に分かれていた仕事を、GIIP一つへ。
自社の場合どこまで任せられるか確認する次のAIインフラ企業を探している
Coding Agentの次に必要になるProduction Engineering Layer
Investor / VC →
コーディングは自律化していく。 → プロダクションエンジニアリングには、まだ複数の専門家が必要。 → GIIPが、それをつなぐ。
開発 + インフラ + データベース + 運用 + 最適化 → 「Autonomous AI Engineering Infrastructure」
自分の仕事をAIに任せたい
開発・障害対応・DB・インフラ・チューニングまで
Engineering Leader →
毎日、何に時間を使っていますか？
障害対応
- 24時間365日の監視と一次対応
- 承認済みランブックでの検知・トリアージ・復旧
- すべての障害を事後学習として蓄積
- 高リスクな判断は人間の専門家が担当
Infrastructure
- Infrastructure as Codeでプロビジョニング・デプロイ
- Kubernetes・ロードバランシング・CDNを継続運用
- AWS・Azure・GCPを一つの運用モデルで
- すべての変更をバージョン管理・監査可能に
Database
- Aurora MySQL・RDS for SQL Server・PostgreSQLを継続監視
- しきい値超過・異常兆候の検知と一次対応
- データ削除・スキーマ変更などは人間が判断
- 作業履歴をすべて記録・追跡可能に
Deployment
- ドメイン・クラウド・環境分離・デプロイまで一括対応
- 認証・権限・バックアップ・決済など公開に必要な機能を整備
- ステージングと本番を分離した安全な公開手順
- 公開後の稼働監視・障害通知・継続改善まで
性能チューニング
- 実行計画・スロークエリログ・メトリクスで根本原因を特定
- 実際のアクセスパターンに基づくインデックス・クエリ改善
- 計画とデータ量のドリフトを継続監視
- スキーマ変更など高リスクな変更は人間がレビュー
AI Coding
- Claude Code・Cursor・Codexなど既存エージェントをそのまま活用
- 企画・設計・開発・レビュー・デプロイ・運用を一つのチームとして統括
- タスクごとに適切なLLMを選択
- 高リスクな操作は承認・監査・取り消し可能に
企業のIT課題から解決方法を探す
大規模データベース移行と、現在進行形のAI運用実績
GIIPはデモ環境だけを扱うAIサービスではありません。数万〜12万テーブル規模、テラバイト級データベース、x12largeクラスのSQL Server環境を含む、本番データベースの移行・監視・運用を経験しています。
AWS RDS for SQL Serverへの大規模移行
オンプレミスSQL Serverを、x12largeクラス・5レプリカ構成のAWS RDS for SQL Serverへ移行。同等構成を12セット展開した経験があります。
SQL Server移行実績を見る約12万テーブルのOracle環境をAWSへ
約12万テーブルを持つオンプレミスOracle環境のAWS移行を経験。大量のオブジェクトと依存関係を持つ環境にも対応します。
Oracle移行実績を見る約3TBのTiDBをAurora MySQLへ
約3TB規模のTiDB環境をAmazon Aurora MySQLへ移行。移行後のクラウドデータベース運用まで継続して支援します。
TiDB・Aurora移行実績を見る複数DBと約30サービスをAIが継続監視
AWSとAzure上のSQL Server、Aurora MySQL、PostgreSQLおよび約30のWebサービスを、AIエージェントと人間の専門家が継続的に監視・対応しています。
AIデータベース運用を見る顧客企業
日本のトップ企業が GIIP FDE Ops を活用して日常のインフラ運用を担っています。
インフラから本番運用まで、一つのチームが担当
採用や複数ベンダーへの分散なしに、GIIP FDE Ops一つで以下の領域を運用します。
助言ではなく運用するAI
GIIPのマルチエージェントは、チャット応答にとどまらず、インフラと本番全体で実際の運用作業を実行します。
統制されたインフラ
プロビジョニングからKubernetes、マルチクラウドまで、インフラをコードで自動化し継続的に運用します。
健全に保たれる本番
監視、アラート、スケーリング、チューニング、障害対応が、営業時間だけでなく24時間稼働します。
標準でエンタープライズ品質
ガバナンス・セキュリティ・監査性が組み込まれ、CTO・CIOが求める基準を満たす運用を提供します。
一行のリクエストがProductionになるまで
一つのリクエスト例が実際のサービスとして運用されるまで、GIIPがどこまで実行するかをご覧ください。
要件分析からGitHubへの保存、Dev/Stg/Prod構築、テスト、承認を経て本番デプロイし、その後の監視・障害対応・性能最適化まで、GIIPが一気通貫で実行します。
AIが実行しますが、統制権は企業にあります
すべての作業はポリシー、承認、実行記録、ロールバック情報とともに残ります。
AIが自動実行
- 状態収集
- 分析
- テスト
- 承認済みランブックの実行
- 監視
- 文書化と報告
事前承認が必要な作業
- Productionデプロイ
- データ削除
- 権限・ファイアウォール変更
- コスト上限超過
- 不可逆な変更
人間の専門家が担当
- 新規障害の判断
- アーキテクチャの決定
- 高リスク変更のレビュー
- 優先順位とビジネス判断
- 緊急エスカレーション
各作業はポリシー・承認・実行記録・ロールバック情報とともに監査可能な形で残ります。AIが日々の運用を行い、判断が必要な場面では数十年の経験を持つTAMチームが顧客ごとのHarnessを共に高度化します。
すでに本番環境で運用されています
設計されたシナリオではなく、GIIP FDE Ops が実際に開発・デプロイ・運用している現場です。自社サービスから日本のエンタープライズ顧客まで適用されています。
このサイトが証拠です
ご覧いただいている GIIP のWebサイトとその背後のプロダクションサービスは、GIIP FDE Ops が企画・開発・デプロイ・運用まで一貫して担い、人がチケットを引き継ぐ代わりにAIエージェントが実インフラ上で実行し、人間の専門家がレビュー・承認します。GIIP 自身の Azure インフラも GIIP FDE Ops が管理し、コストを自動的に最適化しています。
日本の大手ビューティー・コスメ企業
年商約1,800億円規模のビューティー・コスメ企業で、数百台規模のサーバーのパフォーマンス監視・分析とチューニング提言を GIIP FDE Ops が継続的に担っています。
事例を見る日本の大手人材・HRグループ
日本の大手人材・HRサービスグループ傘下の一部サービスのインフラ運用を、GIIP FDE Ops が契約・遂行しています。
事例を見る日本のIT・認証ソリューション企業
日本のITグループ傘下の認証ソリューション企業のプロジェクトにおいて、GIIP FDE Ops が機能開発と運用開発を契約・遂行しています。
事例を見る卸・流通のB2Bコマースプラットフォーム
卸企業が小売企業へ商品を供給するB2Bプラットフォームのメイン運用開発を、GIIP FDE Ops が全面的に担っています。
事例を見る「もう自社には開発者もエンジニアも一人もいらないほどだ。」
この他にも複数の企業環境で運用中であり、顧客の詳細は契約およびセキュリティポリシーに従い匿名で表記します。
最近更新した文書
実際のエンタープライズ環境におけるデータベース、クラウド、インフラ、AI運用から蓄積した問題解決ナレッジです。
オンプレミスSQL ServerからAWS移行後にDisk I/O性能が低下する原因と対策
オンプレミスの物理NVMe/SSDとAWS EBSの構造的な違いによるDisk I/O性能低下の原因と、バッファプール最大化・データ圧縮・ファイル分離・CDCログ肥大化対処という4つの実務対応を整理します。
最終検証日 2026-09-07AI運用参照のみGIIP AI Harnessがクエリヒント（Query Hint）を排除する理由
GIIP AI HarnessがSQL生成・チューニング時にFORCE INDEXや結合ヒントを原則排除する理由と、削除予定インデックスを安全に判断するための確認手順を整理します。
最終検証日 2026-09-06GPUインフラ参照のみ企業向けローカル図形AIに必要なGPUとサーバー構成 — 20名利用基準の参考費用
企業向けローカル図形AIには、RTX PRO 6000 Blackwell 96GB ×2（20名推奨構成）をはじめ、用途に応じたGPU選択と、VLM→CAD Engine→Validatorのパイプライン設計が重要です。GPU選択はユーザー数だけでなく、1枚あたりのVRAM容量・同時利用人数・図形ページ数・応答時間目標で決まります。
最終検証日 2026-08-27はじめる
自社に適用できるか、今すぐ確認しませんか
現在の開発・運用課題をお聞かせください。GIIP FDE Opsがどこまで担当できるか、30分でご案内します。