開発担当者からのメッセージ
DXを進めたいが、何から手を付けるべきか分からない」といった、要件が固まりきっていない段階でのご相談も歓迎しています。
長年のエンジニア経験に加え、教育現場で培ってきた知見をもとに、「なぜシステム化するのか」「どの業務を改善すべきか」「どの程度の投資対効果を見込むのか」といった前提から、お客様と一緒に整理することを大切にしています。
開発プロセスでは生成AIを活用し、要件整理や試作をスピーディに進めていますが、AIに任せきりにすることはありません。設計の妥当性やコードの品質、セキュリティに関わる判断は、代表自らが責任を持って確認しています。作る側にも使う側にも不透明な部分を残さず、仕組みとして理解できるシステムを提供することを重視しています。
少人数の体制だからこそ、仕様の微調整や進め方の変更にも柔軟に対応できます。大規模なシステム開発だけでなく、業務フローの整理やIT化の方向性を考える壁打ち相手としても、お気軽にご相談ください。身近で話しやすく、それでいて技術的な判断を任せられる存在として、長く伴走できるパートナーでありたいと考えています。
検証を重ねてきたからこそ使える生成AI。レガシー解析から業務システムまで、現実的に活かします
当社は生成AIが開発者の間で注目され始めた初期段階から、自身のIT教育コンテンツ制作と並行して、開発実務にどこまで適用できるかを継続的に検証してきました。検証期間は3年以上に及び、当初はコード品質や保守性、セキュリティの観点から、実運用への採用は慎重に判断してきた経緯があります。短期的な効率化を目的に安易に導入することはせず、裏側で検証用の実装とテストを重ねてきました。
その後、生成モデルの精度や安定性が段階的に向上したことを受け、一定の品質基準を満たせると判断したタイミングで、開発フローの一部として本格的に組み込みました。現在は、顧客管理、アンケート管理、工程管理などの業務システムを題材に、AIを活用した設計補助・テスト・検証を行い、実務レベルでの有効性を確認しています。
また、自社で開発した「Re::Vive（リバースエンジニアリング）」では、複数のAIエージェントを連携させることで、仕様書や設計資料が失われた既存コードを解析しています。コードの内容から、データ構造や処理の流れを整理し、現在のシステム状況を把握しやすい形にまとめる仕組みを構築しました。レガシーシステムの改修や引き継ぎの場面において、現状を整理するための手段として、現場での活用を想定しています。
AIを単体で万能視するのではなく、従来のエンジニアリング経験と組み合わせることで、速度と品質のバランスを現実的に保つ。それが、当社のAI活用に対する基本姿勢です。技術動向を踏まえつつ、貴社の業務に適した形での導入をご提案いたします。
生成AI活用で検討から実装までを高速化。1か月以内のプロトタイプで発注リスクを抑えます
当社のAI活用における特長は、要件定義から実装までの各工程に生成AIを補助的に組み込み、初期検討から形になるまでの時間を短縮している点にあります。ヒアリング内容を基に、要件整理や画面構成のたたき台を作成し、認識を早い段階で可視化することで、検討の精度を高めてきました。
加えて、認証処理やデータ管理など汎用性の高い機能は事前に共通化しており、これらを基盤として組み立てることで、初期構築にかかる工数を抑えています。
この特性を活かし、当社では段階的な開発方式を採用しています。ヒアリングからおおよそ1か月以内を目安に、実際に操作できる画面プロトタイプを提示し、要件や方向性に問題がないかを確認します。この時点で認識に大きな差がある場合には、開発を中断できる選択肢を用意しており、発注者様が過度なリスクを負わずに判断できる体制としています。
また、生成AIについては特定のツールに依存せず、複数のサービスを用途に応じて使い分けています。設計補助やコード生成の結果は必ず人の目で確認し、実装内容の妥当性を検証しています。納品後は一定期間の無償修正対応も含め、代表自らが最後まで責任を持って対応します。新しい技術を前提としながらも、安心して導入できる現実的な開発プロセスをご提供いたします。
AI前提でも品質は妥協しない開発体制。検証と全レビューで安全に仕上げます
生成AIによるコード生成に対して、「本当に安全なのか」「運用に耐えうる品質なのか」と不安を抱かれるのは、ごく自然なことだと考えています。当社ではAIを万能な自動化手段として扱うのではなく、あくまで実装を補助する“下書き工程”として位置づけています。そのため、コード生成の前後には、仕様への適合性や命名規則、セキュリティ要件を確認する複数のチェック工程を設けています。
具体的には、国際的に広く参照されているOWASPの指針をもとにした脆弱性の観点を取り入れ、開発工程の中でセキュリティチェックを行っています。自動化できる部分については、OWASP ZAPによるセキュリティスキャンを実施し、客観的な確認を重ねています。また、JestやVitestを用いたテストを整備し、CI環境上で継続的に実行することで、変更が加えられた際に意図しない挙動が発生していないかを確認しています。こうした工程を組み合わせることで、特定の担当者の感覚や経験だけに頼らず、一定の基準に基づいた品質確認を行う体制を整えています。
さらに、最終的に納品するコードについては、代表や社員によってすべて確認しています。AIが生成した部分であっても、設計意図や将来的な保守性を踏まえた上で必要に応じて修正を加えています。実際に、顧客管理やアンケート管理、工程管理といった業務システムをこの手法で構築し、社内検証および実運用を通じて安定性を確認してきました。
AIの効率性を活かしつつ、人の判断で品質を支える――。この姿勢を徹底することで、実務で安心して使えるシステムを提供しています。
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