Enterprise GenAI Platform
TongFlow は、AI モデルと業務アプリケーションをつなぐ、企業のための生成 AI 基盤です。あらゆるモデルを 1 つのワークフローにまとめ、自社環境で運用できます。
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 · 広がる差
新しいモデルが出るたびに、検証し、契約し、システムをつなぎ直す必要があります。その対応が終わる前に、次のモデルが登場します。
AI を業務に組み込んだ企業と、PoC 止まりの企業。その差は、毎月広がっています。
02 · 現場の課題
01 分断
モデルごとに別のサイト、別の API、別のクレジット残高。データも連携しない。
テキスト → 画像 → 動画 → 音声。その間を、ダウンロードと再アップロードの手作業でつないでいる。
部門ごとに別々の AI ツールとアカウント。ノウハウも成果物も社内に散在する。
特定ベンダーの AI に業務を組み込むと、より優れたモデルが登場しても乗り換えられない。
02 専門性の壁
CFG、サンプラー、シード値。使いこなせるのは一部の専門家だけ。
環境構築、ドライバー、モデルの重み。始める前に手が止まる。
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。
PoC で成果が出ても、誰もが繰り返し使える業務プロセスとして定着しない。
03 ガバナンス
どのモデルに、何を入力し、何が出力されたのか。記録が残らない。
AI エージェントが直接生成したものは、手順も履歴も追跡できない。
誰が、いつ、何を実行したのか把握できず、請求額だけが膨らむ。
機密データを外部サービスに送信できず、AI を活用できる業務が限られる。
03 · 解決策
TongFlow は、AI モデルと業務アプリケーションの間に入る生成 AI 基盤です。バラバラだったツールが、1 つのキャンバス上で部品としてつながります。
04 · 設計思想
まず何ができるかを決め、モデルはあとから選ぶ。
テキスト、画像、音声、動画、3D、文書、URL。こうした情報の「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換する部品」として扱います。
AI モデルはすべて、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 · 5 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として扱います。結果から分岐でき、最初からやり直す必要はありません。
ワークフローは「何をするか」を記録し、「どのモデルで」は別に管理します。モデルを替えても、構造はそのままです。
追加、変換、合成、分割・一括処理。生成は変換の 1 つにすぎず、理解・抽出・文字起こしも同じく中心的な機能です。
キャンバスで組んでも、Claude Code などの AI 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ります。
機能の仕様が定めるのは「何をするか」であり、「誰が実行するか」ではありません。どの提供元もプラグインとして参加できます。
06 · 比較
従来の選択肢
TongFlow
すべてを、1 つのキャンバスに。
Before / After
法人向けサービス
TongFlow のチームが、基盤の導入から業務に合わせた拡張、ワークフローの設計まで、一貫して支援します。
自社環境に、専用の生成 AI 基盤を。
オンプレミス、閉域網、専用クラウド。お客様のインフラに 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。
お客様の業務を、キャンバスの部品に。
社内モデルや業務固有の処理、既存システムとの連携を、誰でも使える標準ノードとして開発します。
どこに AI を活用するかから、ともに。
業務を棚卸しし、AI に任せられる工程を見極めたうえで、現場に定着するワークフローを設計・構築します。
導入の流れ
業務と課題、既存の AI 活用状況、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 1 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、運用ルールの策定、ワークフローの継続的な改善を支援します。
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