01
Web・モバイル業務システム
現場入力、管理画面、スマートフォン・タブレット対応まで、利用場所に合わせて開発します。
相談が始まる場面
ベテランが休んでも、業務が止まらない仕組みへ。
紙、Excel、チャット、担当者の記憶に散らばった判断を整理し、誰でも同じ流れで仕事を進められる状態を作ります。
主な相談者: 業務改善、DX推進、情シス、現場部門、既存業務のシステム化担当者
相談メモ
初回で、判断材料と見送り条件を同じ紙面に置きます。
01
業務の流れ
通常処理、例外処理、承認、差し戻し、締め作業を分けて見ます。
02
判断材料
画面、データ項目、権限、通知、帳票、外部連携の必要性を並べます。
03
見送り条件
業務ルールが未決、既存データが不整合、現場の協力時間が取れない場合は先に整えます。
01 SYMPTOMS
こういう状態なら、ここから入る
01
Excel、メール、チャット、紙帳票に同じ情報が分散している
02
担当者の記憶やベテラン判断がないと例外処理が進まない
03
開発会社に説明しても、現場の細かい例外が仕様から漏れる
02 CAPABILITIES
具体的にできること
Excelや紙をそのまま画面へ置き換えるのではなく、通常処理、例外処理、承認、権限、現場機器まで含めて業務システムを作ります。
02
申請・承認・ワークフロー
申請、差し戻し、承認、通知、締め処理を、担当者の記憶に依存しない流れへ変えます。
03
顧客・受注・在庫・案件管理
複数の表やメールに散らばった情報を、一つの業務データと操作履歴へまとめます。
04
スキャン・印刷・外部API連携
バーコード、スキャナー、プリンター、既存基幹システム、外部サービスまで現場の流れへ接続します。
03CASE STUDIES
似た相談の実例
課題、実装、成果、Beekleだからできたことまで確認できます
要件定義から一気通貫で進めた倉庫AI DX
課題
紙とベテランの記憶で回っていた倉庫業務を、例外対応や現場の判断ポイントまで含めて要件として整理し直す必要がありました。
解決策
As-Is/To-Beの整理から受け入れ基準の定義、設計、実装までを一気通貫で進め、スキャンや実機端末に対応する倉庫システムを構築しました。
成果
- 紙の作業から抜けられる
- スキャンで誤出荷を防げる
- 進捗と欠品がその場で見える
Beekleだからできたこと
要件定義から入っているので、現場の例外処理が仕様から抜け落ちません。実装だけを請けたときに必ず出る「動くけれど現場では使えない」を、上流で潰しています。
発注判断の裏側
- 比較した選択肢
- オフショア開発会社との比較になり、価格はオフショアが下回っていました。Beekleの方が高い状態からの検討です。
- 不安だったこと
- 紙とベテランの記憶に依存した例外の多い業務で要件が複雑なうえ、オフショア開発では失敗のリスクが高いことが不安視されていました。
- Beekleを選んだ理由
- 価格差よりも、要件定義から一貫して進められる安心が決め手となり、価格で上回るBeekleが選定されました。
サブスク課金型マッチングサービスのフルスタック開発とデータ分析改善
課題
継続課金・自動マッチング・リアルタイムチャットを備えた課金制サービスを、広告やキャンペーンで人が一気に増えても止まらない形で立ち上げ、公開後は数字を見ながら課金率を上げ続ける必要がありました。
解決策
決済・マッチング・チャットの要件を切り分けたうえで、外部決済は差し替え可能なドライバとして設計。課金率を左右する導線を特定してサーバーコンポーネント中心に構成し、流入増に自動で追従するインフラをコードで管理しました。さらにBigQueryで購買データを分析し、最終的な顧客データ基盤（CDP）はDatabricks on AWS上に構築。優良顧客層を特定し、LPと課金導線の改善に反映しています。
成果
- 決済事業者を変えても作り直さずに済む
- 広告で人が集中しても課金導線が重くならない
- 相性から自動で相手を提示し、探す手間が減る
- 購買データで優良顧客を特定し、次の打ち手を決められる
Beekleだからできたこと
サービスを作った同じチームがデータ基盤まで持つので、アプリ側のイベント設計を分析に必要な形で決められます。あとからログが足りずに測れない、という事態が起きません。決済、マッチング、インフラ、データを別々の会社に頼むと要件の境目で話が止まりますが、約11名の一体の体制で要件定義から運用改善までを持つので、どこを直せば課金率が動くかという議論がそのまま実装につながります。
技術スタック・構成
- バックエンド: Laravel（GraphQL / Lighthouse）
- フロントエンド: Next.js（App Router・Server Components中心）
- 決済: 外部ゲートウェイ連携＋ドライバ抽象化によるトークン継続課金
- リアルタイム: Pusher（チャット・通知）
- インフラ: AWS ECS オートスケール / ALB / ElastiCache(Redis) / WAF、Terraform・CDK
- データ基盤・分析: BigQueryで購買データを分析し、最終的なデータ基盤はDatabricks on AWS上に構築（アプリDB・GA4等を統合したCDP）、RFM・コホート・相関・因果分析
iroAI介護 - 介護情報マッチングプラットフォーム
課題
介護サービスの情報が散らばっており、何をどう作れば高齢のご本人やご家族が使えるのか、要件が固まっていませんでした。
解決策
ヒアリングから文字入力をなくすという要件にたどり着き、LINE上でタップするだけのプロトタイプで操作感を確かめてから本開発に進みました。
成果
- 本開発 約2ヶ月でリリース
- 文字入力のいらないUIに着地
- 実サービスとして公開（iro-ai.com）
Beekleだからできたこと
要件を紙の上で詰め切らず、迷ったら実物を作って確かめます。使う人が高齢者の場合、机上の議論では使えるかどうかを判断できないからです。
04 WHY BEEKLE
この場面でBeekleが強い理由
画面だけを作るのではなく、現場で止まりやすい例外や機器制約まで拾い、使われるところまで実装します。
01
現場の例外を要件へ入れる
通常の流れだけでなく、差し戻し、締め後の修正、担当不在、通信不良などを具体的な利用場面で確認します。
02
要件定義からフルスタックで実装する
業務整理、画面、サーバー、データベース、外部連携、クラウド運用まで一つのチームで進めます。
03
開発速度で総工数を抑える
AIを前提に要件、実装、テストをつなぎ、同じ予算で確認と改善へ使える時間を増やします。
実案件ログ
倉庫AI DXで月1万件超の受注処理を安定化
紙とベテランの記憶に依存していた倉庫業務を、要件定義から実装まで一貫して整理しました。
- As-Is/To-Be、業務データ、例外対応、判断ポイントを整理
- スキャン、プリンター、実機端末の現場制約まで実装
- 月1万件超の受注を落とさず回せる運用へ接続
成果物サンプル
業務フローBefore/After
現状業務とシステム化後の流れを同じ紙面で比較します。
判断材料
受入条件
現場で確認する操作、帳票、例外処理を条件化します。
次に確認すること
現場制約リスト
端末、権限、印刷、ネットワーク、既存システム連携を洗い出します。
05 MATERIALS
初回相談で返すもの
提案資料だけで終わらせず、社内説明や見積もり比較に使える形へ戻します。
01
業務フロー整理
As-Is/To-Beと例外処理を、実装へ渡せる粒度で整理します。
02
受入条件
現場で使えるかを検収できる条件として残します。
03
変更履歴
なぜ仕様が変わったかを後から追える状態にします。
06 CONDITIONS
見送り条件も先に置く
相談者側が社内で判断しやすいように、今すぐ着手しない条件も言語化します。
01
業務責任者と現場担当者の見解が大きく食い違っている
02
例外処理が多いのに確認できる担当者がいない
03
既存データの所在や品質がまだ確認できていない
07 SERVICES