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Problem

業務システムを開発・自動化したい

分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。

分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現

Current State

このようなお困りごとはありませんか

  • 複数システムのデータ照合や定型作業が手作業になっている
  • 要件整理と設計の完了を待つ工程では、必要機能を期限内に届けにくい
  • 連携エラーの再処理、暗号化、監視を含む運用設計が不足している
  • AIエージェントを既存データや業務システムにつなぐための要件が整理されていない
  • ダッシュボード内部の処理と外部認証の連携が、期待どおりに動くか検証できていない
  • 既存サービスの代替開発、データ連携、BI導入をまとめた計画が定まっていない
  • 複数人で並行開発するための作業分担や進行管理が整わず、開発が滞っている
  • 総合試験の記録や技術的な問題を切り分ける体制が不足し、リリース品質に不安がある

関連する観点

  • 開発・業務自動化
  • データ基盤・連携
  • 要件整理・技術評価
  • 運用・監視

課題の整理からご相談ください

まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。

Related Services

関連するサービス

課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。

Google Cloud AI 基盤開発
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。

  • AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。
  • データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。
  • 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。
Gemini Enterprise導入
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。

  • 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。
  • 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。
  • 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。
AIエージェント実装
Artificial Intelligence
Visual created with generative AI

個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。

  • 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。
  • エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。
  • 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。
業務システム開発
Data
Visual created with generative AI

現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。

  • 業務Webアプリケーション: 入力、申請、確認、承認など、担当者と業務手順に合う画面と処理を設計・開発します。パッケージでは対応しにくい業務ルールも、必要な機能として整理します。
  • 業務処理の自動化: 定期処理、計算、照合、ファイルの受け渡しなど、繰り返し行う処理を自動化します。人による確認を残す箇所とエラー時の対応も業務手順に沿って設計します。
  • 検索・照会システム: 業務上の確認に必要な情報や資料を探せる検索・照会機能を開発します。利用者の権限や検索条件を踏まえ、次の作業へ進みやすい画面を整えます。
  • 既存システム連携・段階的改修: API、データベース、Excel・CSVなどで既存システムと接続し、入力や処理の結果を受け渡します。残す機能と新しく作る範囲を定め、切り替えリスクを確認しながら改修します。
  • クラウド実行環境の設計・構築: アプリケーションの利用者数や処理量を踏まえ、可用性、性能、権限、監視を含むクラウド実行環境を整えます。
  • 保守・継続改善: リリース後の監視と保守、現場からのフィードバックに応じた画面や処理の改善、業務変更に伴う機能追加を支援します。

Proof / Case Study

関連する導入事例

LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化

Capy株式会社

LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化

業界
IT・デジタルサービス
サービス
データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ
課題
大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。
支援
BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。
成果
毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。
GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現

バルス株式会社

GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現

業界
ゲーム・エンターテインメント
サービス
クラウド基盤・移行 / 運用・最適化
課題
作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。
支援
VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。
成果
利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。

課題の整理からご相談ください

まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。

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