第01層
AIインフラストラクチャ
AI INFRASTRUCTURE
GPUクラスタの設計・構築・運用受託と、専有クラスタの提供。高密度ラックの電力・冷却設計から、スケジューラと分散ストレージの選定、SRE運用まで。まとめて引き受けます。
詳しく見る事業内容
AIが本番で動くための、三つの層。
計算資源の層。モデルを届ける層。業務につなぐ層。本来ひと続きのもので、どこか一つが欠けるだけでAIは本番に乗りません。Yolaizは、三層すべてを自分たちの手で扱います。
実績
数字で見るYolaiz
研究機関、製造業、金融、SaaS事業者。設立以来、さまざまな現場の計算基盤を預かってきました。
0枚
運用受託中のGPU
0%
基盤稼働率（直近12か月実績／SLA目標99.5%）
0
ゲートウェイ対応モデル数
−0%
推論コスト削減（実施案件の中央値）
アプローチ
PoCで終わらせない。仕事はこの一点に尽きます。
AIプロジェクトが止まる理由は、たいてい技術ではありません。運用と原価です。だから私たちは、稼働率も単価も当直体制も、設計を始める前に決めます。
01
原価から逆算する
GPUの調達単価、電力、トークン単価、運用の人件費。まず積み上げて、事業として成立する線を引く。技術を選ぶのは、そのあとです。動くだけの構成は提案しません。
02
運用を設計に含める
障害時の退避。モデル更新時のリグレッション。権限とログ。運用で必ず起きることを、構築前の設計図に書き込んでおきます。
03
引き継げる形で残す
構成管理コード、Runbook、評価データセットまでを納品します。いつでも内製化できる状態で渡す。結果として、それがいちばん長く続く関係になります。
料金シミュレーター
概算を、その場で。
GPU専有クラスタと推論トークンの月額を、その場で試算できます。実際のお見積りは、構成・期間・SLAによって変わります。
導入事例
どんな課題に、どう応えたか。
秘密保持契約に基づき、企業名を伏せて掲載しています。
製造
−64%
図面検索にかかる工数
40年分の設計図面を、設計者が自力で引ける状態にする
製造業 A社（従業員1,000名規模）
設計変更のたびに、過去の類似図面を探す必要がある。だが図面の命名規則は年代ごとに違い、注記には手書きのスキャンも混じっていた。結果として、ベテラン設計者への口頭照会が事実上の検索手段になってい…
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金融
−52%
トークン費用
部門ごとに乱立したAI契約を、一つのゲートウェイに束ねる
金融サービス B社
3年のあいだに部門ごとの個別契約が積み上がり、全社の総支出も利用実態も把握できていなかった。監査部門からログの一元化を求められていたが、契約が分散しているために対応できずにいた。…
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研究機関
−71%
学習ジョブ待ち時間
128 GPU の学習クラスタを、研究者が運用しなくていい状態で建てる
研究機関 C
研究者自身がクラスタ管理を兼務しており、障害が起きるたびに研究が止まっていた。ジョブの優先度制御が実質的に存在せず、大規模ジョブが小規模ジョブを長時間ブロックしていた。…
詳しく見るニュース
最新情報
2026-07-28
コーポレート
運用受託中のGPUが400枚を超えました
2026-06-17
技術情報
推論基盤における投機的デコーディング適用の実測結果を公開
2026-05-20
プレスリリース
LLMゲートウェイに部門別チャージバック機能を追加
2026-04-08
技術情報
高密度ラックにおける直接液冷導入の検証結果について
まだ何も決まっていない段階で、呼んでください。
「GPUは何枚必要か」「持つべきか、借りるべきか」。いちばん多いのは、この段階のご相談です。要件が固まっていなくて構いません。