AI / LLM
生成AI活用支援
要件整理からPoC、本番導入、運用ルール設計まで一貫支援。安全性・品質・費用対効果を整理し、実運用に耐える形で設計・実装します。
当社の開発工程にもAI支援を組み込んでいます。
社内ナレッジ検索、問い合わせ対応支援、議事録/要約、文書生成のガードレール設計、開発支援
WHAT WE DO
事業内容
System Development
システム開発
業務理解を起点に、長期運用を前提とした設計・開発・保守を実施。レビューとテスト観点を明文化し、品質を安定的に担保します。
業務システム、外部API連携、認証/権限、ログ設計、運用手順書
Cloud / Infra
クラウド・インフラ
設計、移行、最適化。コスト/性能/セキュリティを見える化し、運用設計まで含め、持続可能な基盤を構築します。
クラウド移行、監視設計、セキュリティ設計、バックアップ/DR
Ops
運用保守・改善
監視、障害対応、改善提案。属人化を避け、再現性のある運用を仕組み化します。
SLA/運用フロー、アラート設計、定例レポート、改善バックログ
Education
教育領域ソリューション
教育領域の業務特性に合わせ、教務・学習運用を支える仕組みを設計し、長期運用を見据えた構造を構築します。
教務管理、LMS、権限、帳票、運用設計
Research / Field
研究・フィールド支援
制約環境下でのデータ取得・保全・分析支援。障害時復旧まで含め、継続運用を前提とした設計を行います。
データ基盤、オフライン対応、観測支援、運用手順
PROCESS
進め方
01
要件整理
目的・制約・運用・セキュリティを整理し、スコープと期待値を揃えます。 AI活用の可否や入力情報の取り扱いも含め、前提条件を明確にします。
02
設計レビュー
設計観点（責務分離・権限・例外処理・ログ設計等）を整理。 根拠を明確にし、AI支援も活用してレビュー観点を広げます。
03
実装・テスト
Cloud CodeやOpenAI Codex等のAIツールを活用し、雛形作成やリファクタ案の比較検討を加速。 テスト観点（異常系・境界値・回帰）も抽出し、品質の精度を高めます。
04
運用・改善
監視・障害対応・改善提案まで支援。運用手順やナレッジの整備にもAIを活用し、属人化を避けつつ継続的に改善します。
AI GUIDELINE
AI活用ポリシー（開発工程）
AIは支援ツールとして活用し、最終判断と成果物の責任は人が担います。
案件の要件・セキュリティ方針に応じて利用範囲を設計します。
- 機密情報・個人情報は入力しない（必要に応じてマスキング／ダミー化）
- AIの提案は必ず検証し、仕様・設計・テスト結果の根拠を確認して反映
- 採用理由をPR等に残し、再現可能な形でナレッジとして蓄積