1. 世界最高峰のRAGアーキテクチャを構築



QommonsAIは、億単位の文献を対象に、わずか数秒で関連情報を抽出・生成するRetrieval-Augmented Generation（RAG）基盤を中心に据えています。あなたには、以下のような最先端の技術課題に挑んでいただきます：

・日本語に最適化されたベクトル検索・埋め込みアルゴリズムの選定・チューニング

・ 公共情報のメタデータ構造に対応した高性能検索エンジンの設計・実装

・クエリの文脈分解／リライトルール設計と、高速キャッシュ戦略の開発

・OpenAI， Claudeなど複数LLMを制御するエージェント基盤の構築



私たちは「自治体でも使えるRAG」ではなく、「世界最高峰でも通用するRAGを、自治体が使えるようにする」ことを本気で目指しています。





2. 国家水準のセキュリティ×柔軟性の共存をデザインする



自治体・省庁が求めるセキュリティ要件は、極めて高度かつ多様です。

一方で、QommonsAIは単なるクローズド環境にとどまらず、現場での“使いやすさ”と“成長性”も両立しなければなりません。

・ 複数自治体・ユーザー権限ごとのアクセス制御（RBAC／ABAC）の設計・実装

・ドキュメントアップロードとAI対話を統合したマルチテナント構造の開発

・データ保護に配慮した暗号化、署名付きアクセス、ゼロトラスト設計の導入

・インシデント検知・ログ分析体制の自動化と拡張性の構築



国家水準の安全性と、民間SaaS以上の柔軟性を両立するアーキテクチャを、自ら設計しコードで具現化することが求められます。



3. “利用され続けるAI”のためのログ設計と観察性



私たちは、AIを「作って終わり」にはしません。現場で本当に使われ続けるAIにするためには、利用の実態を正確に把握し続ける仕組みが不可欠です。

・ AI対話・検索・編集・閲覧などの行動ログ設計とイベント定義の構築

・ プライバシーに配慮しつつ組織別の傾向を可視化するロジックの設計・実装

・QuickSightなどを用いたダッシュボード自動生成の仕組み整備

・プロダクト改善・行政向け報告レポートに活用できるログ基盤の実装



AI×行政という新たな領域で、“人間とAIの協働ログ”という未来の標準をつくる仕事でもあります。

【変更の範囲】
無し