課題
いまも表計算ソフト、メール、誰も手を付けたがらない古いソフトウェアで回っている業務があります。市販の製品は合わず、社内のチームはすでに手一杯です。
- 表計算ソフトとメールで管理されている業務
- 保守や連携が難しい古いシステム
- 業務の進め方に合わない市販ソフトウェア
- 複数のベンダーがいても、全体に責任を持つ人がいない
開発対象
社内ツール
業務システムやアクセス権限と連携した管理画面、ポータル、業務ツール。
業務アプリケーション
社内チーム、顧客、パートナー向けのWeb・モバイルアプリケーション。
プラットフォーム
利用者、データ、サービスをつなぐ、成長に耐えるプラットフォーム。
ダッシュボード
複数のシステムから主要な指標を集め、自動で更新し、誰にでも分かる形で示します。
既存システムのモダナイゼーション
古くなったアプリケーションを、業務を止めずに段階的に作り直し、または接続し直します。
アーキテクチャ・インフラ
バックエンド、API、クラウドまたはプライベートサーバー、継続的インテグレーション、監視。長く使える技術基盤です。
開発の基準
最初のバージョンから、すべてのプロジェクトに同じ基準を適用します。
品質
自動テストに加え、AI機能は貴社の実際のケースで品質を測定します。
セキュリティ
プライベート環境への展開、暗号化、アクセス制御、監査ログ。
性能とコスト
速度、堅牢性、運用コストのバランスを考慮して技術を選定します。
保守性
ドキュメント化されたコード、自動テスト、貴社が判断したタイミングでの社内チームへの引き継ぎ。
ユースケースの例
代表的な開発事例のタイプです。
事業部門向けの社内ツール
- 状況
- 表計算ソフトとメールで業務を管理しており、工程ごとに再入力が発生している。
- 成果
- 既存システムと連携し、書類とチェックを自動で準備する専用ツール。
経営陣向けダッシュボード
- 状況
- 経営の数値を、複数のシステムから手作業で集計している。
- 成果
- 自動でデータが更新され、全員が同じ数値を毎日確認できるダッシュボード。
古いアプリケーションのモダナイゼーション
- 状況
- 重要なアプリケーションが、扱える人の少ない技術で動いている。
- 成果
- 業務を止めずに一部ずつ置き換え、ドキュメントも整備する段階的な再構築。
AIを組み込んだ顧客向けプラットフォーム
- 状況
- 自社のデータと専門知識を生かしたオンラインサービスを、顧客に提供したい。
- 成果
- 画面からインフラまで一貫して開発し、利用者を案内するアシスタントを備えたプラットフォーム。
目指す成果
- ソフトウェア全体に責任を持つ一つのチーム
- 業務の進め方に合ったツール
- 業務を止めずに刷新される既存システム
- 社内チームが保守できるソフトウェア
ニーズから、本番稼働するソフトウェアへ
- 01
要件定義
利用者、ニーズ、成功基準、利用可能なデータ、制約条件を文書化し、合意します。
- 02
アーキテクチャ設計
ソフトウェアの構成、技術選定、AIの位置づけ、インフラを決めます。
- 03
反復的な開発
実際のケースでテストした、利用可能なバージョンを定期的にお届けします。
- 04
リリースと改善
段階的なリリース、監視、利用者からのフィードバック、そして継続的な改善。
すべてのプロジェクトに含まれること
詳しく見るデータ
データを集め、整え、構造化します。うまくいくAIプロジェクトは、すべてここから始まります。
セキュリティとコンプライアンス
データは貴社の管理下に置き、貴社内でのホスティングも可能です。トレーサビリティとアクセス管理を備え、GDPR、日本の個人情報保護法（APPI）、香港のPDPO、米国の適用法（カリフォルニア州のCPRA改正後のCCPAなど）を考慮したうえで、貴社のセキュリティ要件と監査に合わせて対応します。
運用と品質評価
本番環境での監視、AIの回答品質の測定、安全策、継続的な改善、コストの管理。
研修と内製化
経営陣と現場に向けたAI研修、スキルの移転、ドキュメントの整備。
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