顧客プライバシー
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
Apple Siliconオンプレミス GPUプライベートクラウド顧客 VPCAir-gappedエッジデバイス
ローカル AI、プライベートデータ、実装支援。
私たちは実装面に近い場所で作業します。アーキテクチャ、プロトタイプ、デプロイ、レビュー、引き継ぎです。
商業機密
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
特許に関わるR&D
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
規制対象ワークフロー
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
エッジレイテンシー
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
エアギャップシステム
モデル作業を始める前に、境界、保持、アクセス、評価の要件を明確に定める必要があります。
実環境に近い場所で作業する。
FDE は、エンジニアリングを実際のデータ制約、runtime パス、ユーザーフィードバックに近い位置に保ちます。必要に応じてオンサイトで協働し、より速く進めるうえで適切な場合はリモートで進めます。
プライベートデータ境界
学習を始める前に、ソースカテゴリ、移動制約、保持ルール、レビュー期待値を整理します。
ローカルでプライベートな基盤のためのプロダクト。
Random Walk は、顧客が制御できるワークフロー、ローカルデータ基盤、プライバシーを保つ実行環境、精算を意識した協調のためのプロダクトを構築します。
[PRODUCTION-TOOL]
Apple Silicon のためのローカル AI。
ローカルワークフローでモデルを実行、適応、ベンチマーク、サーブし、推論と評価をマシンの近くに保ちます。
続きを読む ->ローカル AI ランタイム / オンデバイス推論 / プライバシー基盤
- 01ローカル AI ランタイム
- 02オンデバイス推論
- 03プライバシー基盤
[PRODUCT-EXPERIMENT]
Token で計測する Agent Work。
Agent ランタイムワークのマーケットプレイス。利用量を token 出力で計測し、ストリーミング実行に沿って精算を進められます。
Agent ランタイムワーク / 利用量ベース精算 / ストリーミング実行
続きを読む ->
[REFERENCE]
Fiber 上のコミュニティ精算。
CKB Fiber ベースのチップ、クリエイター報酬、残高、出金を、複雑なオンチェーン手順を理解させることなくコミュニティプラットフォームへ組み込みます。
コミュニティ報酬 / Fiber Network / 精算基盤
続きを読む ->Public presence
Random Walk が人と出会う場所。
トーク、パネル、meetup、コミュニティの場。Random Walk はそこで、取り組みを実際の会話へ持ち込みます。
Featured presence
ClawCon Tokyo
自分で形づくり、動かし、所有できる AI をつくる人たちのための東京の集まり。
Personal AI は、触れられ、調整でき、信頼できる距離にあるべきです。
2026年3月30日 · 東京、日本
Personal AIローカルモデルコミュニティ
現実の制約下で動くシステム。
Random Walk の実績は、プライベート AI、ローカルデータ基盤、顧客管理型デプロイのパターンを、具体的なチームと運用環境に合わせて形にする方法を示します。
運用 / 社内ツール
運用と社内ツールのためのプライベートモデルワークフロー
社内手順、顧客に関わる機微な記録、自動化、管理された配備を軸にプライベートモデルワークフローを構築するチームのための協業パターンです。
研究 / IP
研究・IP 集約型スタジオのためのプライベートモデルワークフロー
専有知識の上でプライベートモデルワークフローを必要とする、研究・IP 集約型スタジオ向けのエンゲージメントパターン例。
コンテンツ / デザイン / 制作
コンテンツ・制作チームのためのローカルモデルワークフロー
スタイル、制作アセット、再利用可能な知識、レビューセットを軸にローカルモデルワークフローを望むスタジオ向けのエンゲージメントパターン例。
制約のあるシステムのための能力領域。
プライベート AI システム、ローカルデータ基盤、デプロイ設計、プライバシー境界、顧客管理型インフラ。
モデル学習のためのデータセット準備
ドメイン素材を、レビュー、バージョン管理、ローカルモデル適応に利用できる構造化された Train / Validation / Test データセットへ変換します。
成果物: データセットパッケージ / データセットマニフェスト / 分割根拠
成果物
- 01データセットパッケージ
- 02データセットマニフェスト
- 03分割根拠
LoRA アダプター開発
顧客固有のタスクに向けてアダプターを学習し、学習記録、モデル参照、評価サマリー、アクティベーションノートとともに納品します。
成果物: LoRA アダプター / 学習設定 / 学習実行記録
融合モデル納品
契約に基づき、チューニングされた挙動を、顧客が制御する環境向けのプライベートライセンス付き融合モデルとしてパッケージします。
成果物: 融合モデル artifact / プライベートライセンス条項 / デプロイノート
評価とエビデンス
セキュリティ、コンプライアンス、エンジニアリングの各チームが、デプロイ前にモデル挙動を判断できるよう、レビュー可能な評価 artifact を作成します。
成果物: タスク評価 / 回帰チェック / テストセットサマリー
プライベートデプロイ
Apple Silicon、オンプレミス GPU サーバー、プライベートクラウド、顧客 VPC、エアギャップシステム、エッジデバイスにわたり、モデルシステムをデプロイします。
成果物: デプロイ runbook / Runtime 設定 / アクセス経路
FDE サポート
プライベートモデルワークフローが実運用へ導入される段階を中心に、リモートおよびオンサイトでの実装を支援します。
成果物: FDE 導入支援 / リモートエンジニアリング支援 / サポート引き継ぎ
境界、エビデンス、責任。
プライベートデプロイ、最小権限、監査ログ、評価エビデンス、所有権は、後付けではなく、デリバリーの一部です。
制約台帳プライバシー、コンプライアンス、デプロイ制約を記録します。
データセットマニフェストソース、変換、除外項目、保持方針を文書化します。
学習実行記録モデル、データセット、アダプター、runtime、パラメータを記録します。
評価レポート挙動テスト、ベンチマーク結果、失敗、制限を保持します。
デプロイ runbookインストール、アクセス、監視、ロールバック、所有権を説明します。
変更ログモデル、データ、アダプター、runtime の変化を継続的に追跡します。
ソフトウェアの棚ではなく、技術スタジオ。
Random Walk は、エンジニアリングスタジオのように動きます。制約を理解し、構造を設計し、結果を検証し、そのうえでシステムを実運用へ引き渡します。
プライバシーエンジニアリング / データプラットフォーム / 分散インフラストラクチャ / 暗号システム / ローカルファーストのプロダクト設計 / AI/ML システム
プライベート AI システムの実務から生まれた技術ノート。
デプロイメント境界、ローカルモデルのワークフロー、LoRA レビュー、評価エビデンス、そして運用・レビュー・保守が可能なシステムについての、承認済みの短いノート。
次のステップ
制約のあるシステムを持ち込む。
プライベートデータ、ローカル基盤、モデルワークフロー、デプロイ境界に取り組んでいる場合は、その文脈を共有してください。Random Walk が適しているか確認します。
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