システム開発関連会社の事例・実績一覧

AISaaSアプリケーション開発

業務内容 - コールセンターオペレーター向けAIアシスタントのフルスタック設計・開発 - Amazon Connect / CT-e1とLiveKitをつなぐミドルウェアの設計・実装 - リアルタイム音声文字起こし・LLM処理パイプラインの設計・実装（STT → LLM → フィールド抽出を10秒以内に処理） - Chrome拡張機能（Manifest V3）でのリアルタイムAIサジェスチョン機能の開発 - Connect-RPC + Protocol Buffersによる型安全なAPIサーバーの設計・実装 - PostgreSQL Row-Level Securityを用いたマルチテナントアーキテクチャの設計 - Cognito / SAML / OAuth2マルチ認証対応の実装 - Next.js管理画面・分析ダッシュボードの設計・実装 - Terraform / AWS / Dockerを使ったインフラ構築・CI/CD整備 - OpenTelemetry + DatadogによるW3C Trace Context準拠の分散トレーシング実装 - YAMLシナリオ定義・ペア実行対応の音声ボットテストフレームワークの内製 - Vitest / Playwrightによるテスト設計（7,300件以上） 使用技術 - 言語： TypeScript 5.9.3、Node.js 24.x - フロントエンド： React 19、Next.js 16（App Router）、WXT（Chrome拡張）、TanStack Query / Virtual / Table、Zod 4 - バックエンド： Hono 4.12.x、Connect-RPC 2.1.1、Protocol Buffers、Drizzle ORM 0.45、PostgreSQL 18、Pino - AIエージェント： LiveKit Agents、Deepgram STT、Silero VAD、Anthropic Claude / OpenAI / Google Gemini、LangChain、LangGraph、OpenAI TTS、Temporal - インフラ： AWS（Cognito / Kinesis / ECS・Fargate / WAF / AppConfig / DynamoDB）、Terraform、Docker、GitHub Actions - 可観測性： OpenTelemetry、Datadog APM / RUM / Logs、W3C Trace Context - テスト： Vitest、Playwright、@testing-library/react - その他： pnpm / Turborepo、ESLint、LiveKit Server/Client SDK、json-logic-js 規模感 - アプリケーション数：10サービス（バックエンド、拡張機能、AIエージェント、管理画面等） - 共有パッケージ：10パッケージ - テスト数：7,300件以上 - DBテーブル数：30以上 - 実装機能数：25以上

DXシステム移管に伴う、理解促進・研修用動画

DX推進に伴う新システム導入にあたり、“認知・共感・理解”の浸透フェーズを設計。 予告編のような改革コンセプト動画、共感を生むドラマ仕立ての動画、キャラクターの掛け合いで理解を深める説明動画など、複数の動画コンテンツを段階的に展開しました。 その結果、現場から「動画見たよ」「このキャラクター俺みたい」「この操作はどうやるの？」といった問い合わせやコミュニケーションが増加。 担当者からも「現場に浸透し、自分ごととして捉えられている」という手応えが得られています。 初期の理解度テストでは、7割以上が理解できたと回答。 基礎理解を確認しながら、理解度80%を目指す浸透プロジェクトとして運用されています。

コンプライアンス理解を深めるための研修動画

社員のコンプライアンス意識を浸透させるために複数本の研修動画を制作。コンプライアンスを「怖い・堅い・難しい」から「分かりやすく、業務で判断しやすい」へ再設計。社内SNSとYouTube形式でキャラクターを活用し、楽しみながら学べる動画で、３万人以上の社員が視聴。経営陣からも他部署でも動画を作りたいという声や、社員からは「分かりやすい動画ありがとうございました」「朝礼で使っています」といった声が届き、各部署で自発的な情報共有も拡大。嫌われがちな研修”が、現場で活用される社内プラットフォームへと成長しました。

AIスカウト

毎月の応募数が10件以下だった状態から、RecUpの導入により月30件に増加。スカウトの自動化によって担当者の業務ストレスが軽減され、資料作成や競合分析などの時間を創出することに成功。

AIスカウト

AIスカウトサービス「RecUp」の導入により、課題であった母集団形成の大幅な拡大に成功。さらに、学生のプロフィールに基づいたターゲティング精度の改善や返信率の上昇、面談に進むマッチ度の向上を実現。

AIスカウト

RecUpの導入により、約3カ月間で承認者数が71名から98名へ増加。スカウト作業の自動化で時間が生まれ、説明会の開催数を倍以上に増やし懇親会等の施策強化にも成功。

AIスカウト

RecUpの導入によりスカウト送信数が約4倍となり、承認数も2〜3倍に増加。送信の自動化で創出された時間を承諾後の学生と向き合う面談などに割けるようになり、採用活動の質そのものの向上を実現。

AIスカウト

RecUpの導入によりオファー承諾数が明確に増加。人がやると150〜200時間かかる作業の自動化で採用工数を削減したほか、これまでアプローチできなかった人気学生への送付も叶い、企業認知の拡大を実現。

AIスカウト

RecUpの導入により月間のスカウト送付通数が2.6倍に増加し、月平均の承認獲得数が5.0件から10.7件へと約2.1倍に大幅伸長。大幅な工数削減が叶ったことで、面談やインターンなどのコア業務へ集中。

AIスカウト

RecUpの導入により毎日安定してスカウトが配信されるようになり、イベント参加人数が従来の倍に増加。送れなかった日の精神的ストレスが無くなったほか、創出された時間を学生と向き合う時間に投資。

AIスカウト

他社代行で5カ月間36承認だった実績を、RecUp導入後はわずか2ヶ月で同数の36承認を獲得。サマー採用期の反応率は前年比2倍以上となり、マッチ度向上により説明会後の離脱や辞退もほぼゼロに。

AutoCAD設計業務効率化支援

異なるCAD間の図面データ連携と確認作業を効率化するAutoCADアドインを開発。