Enterprise GenAI Platform
TongFlow は、AI モデルと業務アプリのあいだをつなぐ、企業のための GenAI 基盤。どのモデルも、ひとつの流れで。自社の環境で。
プライベート導入 · カスタムノード開発 · AI ワークフロー構築支援
01 · 加速する差
新しいモデルが出るたびに、評価し、契約し、つなぎ直す。終わる前に、次のモデルが出てくる。
AI を業務に組み込んだ会社と、PoC で止まった会社。その差は、毎月ひらいていきます。
02 · 現場の課題
01 分断
モデルごとに別のサイト、別の API、別の残高。データもつながらない。
文章 → 画像 → 動画 → 音声。そのあいだを、手作業のダウンロードとアップロードでつなぐ。
部門ごとに別の AI ツールとアカウント。ノウハウも成果物も散らばる。
業務を特定ベンダーに組み込むと、より良いモデルが出ても乗り換えられない。
02 専門性の壁
CFG、サンプラー、シード。使いこなせるのは一部の専門家だけ。
環境構築、ドライバ、モデルの重み。始める前に止まってしまう。
決まった型の生成しかできず、自社の業務に合わせられない。
うまくいったデモが、誰でも何度でも回せる業務手順にならない。
03 管理と統制
どのモデルに何を入れて、何が出たのか。記録が残らない。
AI エージェントが直接つくったものは、手順も履歴も追えない。
誰が、いつ、何を動かしたのか分からず、請求だけが膨らむ。
機密データを外部サービスへ送れず、使える業務が限られる。
03 · 答え
TongFlow は、AI モデルと業務アプリのあいだに入る GenAI 基盤。バラバラだったツールが、ひとつのキャンバスの上で部品になり、つながります。
04 · 理念
まず何ができるかを考え、モデルはそのあとで選ぶ。
テキスト、画像、音声、動画、3D、文書、URL。情報の「かたち」をモダリティと呼びます。TongFlow は、すべての AI モデルを「あるモダリティを、別のモダリティに変える部品」として扱います。
すべての AI モデルは、モダリティの変換。
型が合えば、つながる。全モデル × 全モダリティ。
05 · 五つの原則
アップロードした画像も、生成した画像も同じ素材。結果から枝分かれでき、最初からやり直さない。
ワークフローは「何をするか」を記録し、「どのモデルで」は別に持つ。モデルを替えても構造はそのまま。
追加・変換・組み合わせ・分割とバッチ。生成は変換のひとつにすぎず、理解・抽出・文字起こしも主役。
キャンバスで組んでも、Claude Code などのエージェントから組んでも、同じワークフローファイルになる。
能力の契約が決めるのは「何をするか」。「誰がやるか」ではない。どの提供元もプラグインとして参加できる。
06 · 違い
これまでの選択肢
TongFlow
ぜんぶ、ひとつのキャンバスに。
Before / After
サービス
TongFlow のチームが、基盤の導入、業務に合わせた拡張、ワークフローの設計までを一貫して支援します。
自社の環境に、専用の GenAI 基盤を。
オンプレミス、閉域網、専用クラウド。御社のインフラに TongFlow を構築し、データも生成物も社外に出さない運用を実現します。
御社の業務を、キャンバスの部品に。
社内モデル、業務固有の処理、既存システムとの連携を、誰でも使える標準のノードとして開発します。
どこに AI を使うかから、一緒に。
業務を棚卸しし、AI に任せられる工程を見極め、現場で回るワークフローとして設計・構築します。
導入の流れ
業務と課題、既存の AI 利用状況、データとセキュリティの要件を整理します。
効果の大きい業務をひとつ選び、実データで動くワークフローを検証します。
プライベート環境を構築し、必要なノード・プラグインを開発します。
他部門への横展開、運用ルールづくり、ワークフローの改善を継続して支援します。
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