導入事例

お客様の課題解決と事業成長をサポートした実績をご紹介します

社会調査系システムのリアクション計測デモ開発

社会調査/データ可視化 調査・分析業務を行う事業者向けデモ 開発期間:実装: 1日

課題

調査対象者がコンテンツを見ながら特定の反応を示したタイミングを秒単位で集計し、提案前に動くデモとして見せる必要がありました。体験を止めずに反応を記録しつつ、1人1回の調査でデータ欠損や二重計上が起きないようにすることが技術上の焦点でした。

  • 対象者の体験を止めずに、反応時点の秒数を非同期で記録したい
  • 複数対象者の反応を時間軸の棒グラフとヒートマップで確認したい
  • 通信断・リロード・再送によるデータ欠損や二重計上を避けたい

解決策

Laravel + Inertia + React のテンプレートを活用し、調査画面、リアクション記録API、管理画面の集計グラフまでを1日で実装。押下イベントはクライアント側のアウトボックスに保存してから送信し、リトライ時も冪等キーで重複保存されない設計にしました。

  • 調査コンテンツ・参加セッション・反応タイプ・押下イベントのデータモデルを定義
  • Rechartsで秒単位ヒストグラムと時間軸ヒートマップを実装
  • localStorageキュー、online復帰時リトライ、client_event_idによる冪等保存を実装

導入効果

1日でデモ化
提案速度
反応を時系列で可視化
調査価値
欠損・重複を抑制
運用品質

心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発

HR Tech・採用DX 採用・人材配置を支援するHRプロダクト 開発期間:PoC: 2週間 → 本開発: 3ヶ月

課題

採用やチーム編成の判断が、面接担当者の経験や紙の診断票に依存していました。心理学の知見を業務判断に使える形へ落とし込み、候補者・従業員の性格特性、職種との適合度、チーム内の相性、入社後のリスクまでAIが支援するプロダクトが必要でした。

  • 心理尺度を単なる点数で終わらせず、採用・配置の判断材料として読める形にしたい
  • 採用候補者と職種要件の相性を、属人的な印象ではなく根拠付きで見たい
  • 企業ごとの招待、診断管理、チーム分析、レポート出力まで業務に載せたい

解決策

HEXACO-100をベースに、6次元24要素のスコアリングを実装。LLMは自由な文章生成ではなく、スコア・ファセット・職種要件・採用ペルソナを入力に、JSON Schemaで出力を固定した分析エンジンとして使いました。個人レポート、職種適合、チーム相性、リスク分析まで返すHR AIエージェントとして、企業アカウント管理、招待URL発行、PDFレポートまで含めて構築しています。

  • HEXACO-PI-R 100項目版の逆転項目・ファセット・ドメイン集計を実装
  • LLM分析を要約、強み、注意点、職場適応、相性、リスクなどのセクションに分けて並列実行
  • 採用ペルソナ生成、候補者マッチング、チーム相性分析を構造化出力付きAIジョブとして非同期化

導入効果

根拠つきで支援
採用判断
個人・職種・チーム
活用範囲
診断からレポートまで
業務化

リアルタイム翻訳AIプロダクトのMVP開発

多言語コミュニケーション/生成AI 海外ユーザー向けコミュニケーションアプリ 開発期間:MVP開発

課題

言語が異なるユーザー同士が、テキストだけでなく音声メッセージや通話でも自然にやり取りできる体験を検証する必要がありました。翻訳結果を返すだけではなく、意味の確認や語彙として残す学習導線まで含めて、AIをプロダクト体験に組み込むことが焦点でした。

  • 音声メッセージの文字起こしと翻訳を、会話体験の中で自然に扱いたい
  • 1対1通話でもリアルタイムに近い翻訳体験を検証したい
  • 分からない表現だけをAIに聞き、語彙として残せる導線を作りたい

解決策

FlutterとCloudflare Workersを組み合わせ、音声の文字起こし・翻訳、リアルタイム通話、選択テキストのAI解説、語彙帳までを含むMVP基盤を構築。OpenAI連携と軽量なエッジAPIを使い、AI翻訳を単機能ではなく継続利用されるモバイル体験として設計しました。

  • 音声メッセージ、通話、AI解説、語彙帳を一つのアプリ体験として統合
  • Cloudflare Workers、D1、R2を使い、モバイル向けの軽量なAPI基盤を構築
  • RealtimeKitとOpenAI連携で、リアルタイム翻訳の体験検証を可能にした

導入効果

言語の壁を下げる
利用体験
音声・通話に対応
会話支援
語彙学習まで統合
継続利用

要件定義から一気通貫で進めた倉庫AI DX

物流・倉庫DX 出荷現場向け業務システム 開発期間:本番開発・運用

課題

BPOとして受けている倉庫業務をDXするために、まず業務の全体像を要件として定義し直す必要がありました。既存業務をそのまま画面化するのではなく、As-Is/To-Be、データ、例外対応、現場の判断ポイントを整理し、そのうえでスキャンや印刷、実機端末まで含む難度の高い倉庫DXとして実装する必要がありました。

  • As-Is/To-Beを整理し、DX後の業務フローを定義したい
  • CSV、商品、出荷、在庫、作業ステータスなどのデータ構造を整理したい
  • スキャン、プリンター、実機端末など現場固有の制約も含めて設計したい

解決策

要件定義から入り、As-Is/To-Be整理、業務データの分解、ユースケース定義、受け入れ基準、設計、実装までを一気通貫で推進。AIを使って仕様整理、設計レビュー、実装、テスト観点の整備を高速に回しながら、React NativeとFastAPIで、スキャン、プリンター連携、ネイティブ実機対応を含む倉庫DXシステムを構築しました。

  • BPO業務のAs-Is/To-Beを整理し、DX後のユースケースとデータモデルを設計
  • ユースケース駆動で、要件、設計、API、画面、テスト観点をつなげて開発
  • スキャン、プリンター、端末固有のネイティブ制御を含む現場実装まで対応

導入効果

紙レス・ミスレス化
ビジネス成果
進捗をリアルタイム共有
現場可視化
月間1万件超の受注
対象規模
全25件中 1〜4件を表示

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