サービス
7 つの能力、ひとつのゴール：本番で動くプロダクト。
すべてのサービスを同じ基準で提供します：明確な課題定義、検証可能な方法、目に見える成果物。
システム開発
カスタムソフトウェアプラットフォームを、設計から長期運用まで。
解くべき課題
既製ソフトは業務フローに合わず、レガシーシステムは変更に耐えない。ビジネスが待つ間に、技術的負債は積み上がっていきます。
私たちのアプローチ
まず業務とデータを棚卸しし、モジュール型アーキテクチャを設計。短いイテレーションで、各段階をデプロイ可能・巻き戻し可能・計測可能な形で提供します。
成果物
- アーキテクチャドキュメント
- テスト付きモジュール型コード
- CI/CD とデプロイパイプライン
- 運用ランブックと監視
ユースケース
フロントエンド
性能とディテールで勝負するインターフェースエンジニアリング。
解くべき課題
カクつく UI、遅いロード、崩れるモバイル表示——ユーザーは第一印象で離脱します。
私たちのアプローチ
Next.js/React を核に、デザインシステム駆動で開発。Core Web Vitals を KPI とし、アクセシビリティとレスポンシブはオプションではなく標準です。
成果物
- デザイントークンとコンポーネントライブラリ
- レスポンシブ実装
- 性能・SEO レポート
- アクセシビリティ監査
ユースケース
バックエンド & API
スケーラブルで可観測、引き継げるサーバーサイドアーキテクチャ。
解くべき課題
トラフィックが増えると落ち、障害の原因が追えず、担当者一人しか理解できないバックエンド。
私たちのアプローチ
明確なサービス境界と API 契約、完全なログと監視、負荷試験済みのスケール戦略。ドキュメントと引き継ぎも成果物の一部です。
成果物
- API 設計とドキュメント（OpenAPI）
- DB スキーマとマイグレーション
- 監視・アラート・ログ
- 負荷試験レポート
ユースケース
AI／機械学習
データからモデル、本番運用まで。完全な ML エンジニアリングパイプライン。
解くべき課題
ノートブック上では高精度でも、本番に載った途端、保守されず、監視されず、誰も触れないモデルになりがちです。
私たちのアプローチ
ML をエンジニアリングとして扱います：データとモデルのバージョン管理、自動化された学習・評価パイプライン、リリース後のドリフト監視と再学習の仕組み。
成果物
- 前処理パイプライン
- 学習・評価レポート
- 推論 API とデプロイ
- 監視・再学習ループ
ユースケース
LLM システム
LLM アプリケーション：RAG、エージェント、評価、デプロイ。
解くべき課題
LLM のデモは 5 分でつくれます。しかし本番システムはハルシネーション、コスト、レイテンシ、評価に向き合う必要がある——難しいのはそこです。
私たちのアプローチ
検索拡張とツール呼び出しでハルシネーションを抑え、評価セットで品質を守り、キャッシュとモデル階層化でコストを制御。マルチモデル構成でベンダーロックインを回避します。
成果物
- RAG／エージェント実装
- 評価セットと品質ダッシュボード
- コスト・レイテンシ最適化
- プロンプトのバージョン管理フロー
ユースケース
AI データベース & データエンジニアリング
データを資産に：パイプライン、ウェアハウス、ベクトル化、ガバナンス。
解くべき課題
データは 10 のシステムにバラバラの形式で散在し、誰も消せず、誰も使えない——AI プロジェクトは最初の一歩で止まります。
私たちのアプローチ
自動化された取り込み・クレンジングパイプライン、品質チェック付きの統一データモデルを構築。AI ワークロードに備え、ベクトルインデックスとフィーチャーストアを整備します。
成果物
- ETL/ELT パイプライン
- データウェアハウスとモデル
- ベクトル DB 構築
- データ品質・ガバナンス基準
ユースケース
AI マーケティング統合
インサイトから自動実行まで、AI をマーケティングフローに接続。
解くべき課題
マーケティングデータはあり、AI ツールも導入済み。しかし両者はつながらず、インサイトはスライドの中で止まったままです。
私たちのアプローチ
データソースとマーケティングスタックを接続し、AI が生成したインサイトが自動でアクションを起動。すべてのステップを追跡・帰属・改善できます。
成果物
- データ統合パイプライン
- マーケティング自動化ワークフロー
- アトリビューションダッシュボード
- コンテンツ生成支援ツール