AIを導入しただけでは、
業務は動きません。
必要なのは、AIを足すことではなく、
業務データとつなぎ、実行まで届かせること。
設計から実装、インフラまで。
動くところまで引き受けます。
生成AIの業務システム実装
LLMを単体のチャットで終わらせず、社内データと業務処理につなぎます。
- Text to SQLによるDB分析
- PDF・帳票データの構造化
- タスク自動実行（条件分岐・パイプライン）
- MCPによる外部サービス連携
- LLMプロバイダの抽象化・切替
- Human-in-the-loopの組み込み
バックエンド・データ設計
API設計からデータモデル、非同期処理基盤までをまとめて設計・実装します。
- FastAPI / Django / Express
- SQLAlchemy・Alembic
- マルチテナント基盤（2方式）
- 大規模データモデル設計
- arq・BullMQ + Redis
- SSEによる進捗配信
- JWT / RBAC / 監査ログ
クラウド基盤・CI/CD
AWSの構築からデプロイパイプラインまで、運用できる形で整えます。
- AWS（EC2 / RDS / S3）
- SES / Step Functions / API Gateway
- CodeBuild・CodeDeploy
- 開発・レビュー・本番の3環境構成
- Firebase（Auth / Firestore / Storage）
- Redis / Amazon Linux
強みとしていること
要件整理から運用まで、一人で完結する
担当領域を限定せず、要件の仕様化・アーキテクチャ設計・DB設計・実装・インフラ構築・リリースまでを一貫して進めます。独自基盤を作らずAPIを利用するなど、「作らない」選択肢を含めた技術選定も行います。
「想定どおりに動かない前提」で設計する
AIの非決定性やワーカー障害を織り込み、決定論的処理への切り出し、Human-in-the-loop、DB側での生存確認による自動再実行など、実運用に耐える仕組みを組み込みます。
規模が大きくても破綻させない
約90画面・110データモデル規模のSaaSで、マルチテナント・階層型在庫・監査ログという3要素が絡み合うデータモデルを破綻なく設計してきました。
自然言語の指示から、
DB反映・成果物出力まで。
- STEP 01
自然言語で指示
やりたいことを日本語で入力
- STEP 02
スキーマを理解
テーブル構造と関係性を解析
- STEP 03
SQLを生成
最適なJOIN・条件を判断して構築
- STEP 04
検索・分析
集計・変換・加工まで実行
- STEP 05
人が確認
Human-in-the-loopで内容を検証
- STEP 06
DBへ書き戻し
挿入形状を検証して安全に反映
- STEP 07
成果物を出力
HTML・CSV・JSONなど6形式へ
- STEP 08
タスク化して再実行
条件分岐・パイプラインで自動化
案件に合わせて、
必要な技術を組み合わせます。
業務の課題から、
動く仕組みを設計します。
自然言語で社内データベースを分析・自動化するAIエージェント基盤
自然言語からSQLを生成して複数DBを分析・更新し、一連の手順をタスク化して自動実行できるAIエージェント基盤。デザインとコードレビューを除く実装全般を単独で担当。
面談音声からスキルシート・推薦文を自動生成する人材派遣向けAI SaaS
面談の録音からスキルシート・推薦文を自動生成し、CRM連携と求人マッチングまで支援するマルチテナントSaaS。障害時に自動再実行される非同期基盤を自前で構築。
AIチューターと対話しながら学べる個別学習支援システム
教科・トピック・チャットセッション・進捗を扱うAPI、Firebase認証とロール制御、Assistants APIによる教材参照を、バックエンド開発者として設計・実装。
こんな課題を持つ企業・部門へ
- 生成AIをPoCで終わらせず、本番運用まで進めたい企業
- 社内データベースをAIから安全に扱いたい企業
- バックエンドとインフラを一貫して任せたい開発会社・SIer
- 大規模SaaSのデータモデル設計に不安がある企業
- 業務委託・フルリモートで即戦力を探している企業
- Excel・手作業中心の定型業務を自動化したい企業
生成AIを、
動く業務につなぎませんか。
AI適用可否の検証から、バックエンド開発、AWSインフラ構築、
リリース後の運用改善までご相談いただけます。