Data & Algorithm
データ分析・アルゴリズム開発
事業データの分析から、需要予測・推薦・価格最適化まで。精度だけでなく、継続的に回せるかまで含めて検証します。
- データ分析
- 需要予測
- レコメンド
- 価格最適化
- 機械学習
Case Studies
AI・データで、事業がさらに進化する。
「とりあえず AI を入れたけど、全然機能していない。」そんな悩み、ありませんか？AI・データの力を最大限に活かすには、事業理解に始まり、アルゴリズム開発、システム設計、開発、テスト、セキュリティ、運用まで、全てが必要です。我々は、その全てを支援します。
By the Numbers
数字で見る実績
数億件/日
推薦システムで扱ったレコード規模
0.0×
レコメンド最適化によるCVR改善
+150万円/月
Dynamic Pricingを活用したキャンペーンの売上インパクト
0.0×
同キャンペーンで確認した売上倍率
※ 数値は特定案件・期間における実績です。
What We Do
何を、どこまで任せられるのか。
「AI開発会社」という括りではなく、事業の課題からご相談いただける領域として整理しています。
AI Product
AIプロダクト開発
生成AI・画像・動画・音声を、単発の生成ではなく業務で使えるプロダクトの形にします。
- 生成AI
- LLM活用
- AI面接
- 画像・動画AI
System Engineering
システム設計・開発
Web/API/CMS、データ基盤の構築に加え、既存システムの分析・改善も行います。
- Web / API
- CMS
- データ基盤
- 既存システム改善
Reliability & Security
品質・セキュリティ・運用
テスト、監視、コスト最適化、脆弱性検証。動き始めた後に起きることまでを設計します。
- テスト設計
- 監視・ログ
- 脆弱性検証
- コスト最適化
- 運用
Case Studies
実績
分析だけ、AIだけではなく、事業理解から本番運用までを担当したプロジェクトを紹介します。
CASE 01RECOMMENDATION
数億件規模のデータを活用したレコメンデーション
「誰に何を提案するか」を変えるだけで、成果は変わる。
What looked like the problem
推薦の精度を上げる。
What the real problem was
限られた提案枠のなかで、事業成果が最大になる並べ方を決める。
- Business Challenge
- ユーザーごとに適切な提案を行い、限られた提案枠の中で成果を最大化する。
- Approach
- DNN、Matrix Factorization、GBDT、回帰系など複数の機械学習手法を比較。精度だけでなく、大量データを継続的に処理できるかまで検証しました。
- System
- 数億件以上のレコードを処理する推薦システムを構築。
- Result
- 提案数を増やさずに、CVRを1.5倍に改善。
アルゴリズムの精度だけでなく、処理速度、データ更新、運用負荷を含めて設計しています。
担当範囲AnalysisAlgorithmSystemOps
Records → Ranked offers
01
02
03
CASE 02BEAUTY
美容クリニック向け価格・キャンペーン最適化
価格を変える前に、「なぜ人が来るのか」を理解する。
What looked like the problem
最適な価格を計算する。
What the real problem was
人がなぜ、いつ、もう一度施術を受けたいと思うのかを理解する。
- Business Challenge
- 予約状況や顧客行動に応じて、価格・キャンペーンを最適化したい。
- Approach
- 来院周期、施術履歴、価格反応、予約状況などを分析。データだけでなく、実際の顧客体験や現場の業務フローまで理解した上で設計しました。
- System
- EDAからコンサルティング、アルゴリズム検証、システム開発、運用までを一貫して担当。
- Result
- Dynamic Pricingを活用したキャンペーンで、月間売上+150万円（1.7倍）を達成。
分析担当者自身が実際にサービスを利用し、予約・カウンセリング・施術・次回来院までの顧客体験を確認した上で設計しています。
担当範囲EDAConsultingAlgorithmSystemOps
Customer cycle
Price & Campaign
予約カウンセリング施術次回来院CASE 03CRM
大規模CRMシステムの分析・改善
新しく作るだけでなく、今あるシステムを強くする。
What looked like the problem
システムを作り直す。
What the real problem was
今あるシステムのどこにコストとリスクが溜まっているのかを可視化する。
- Business Challenge
- 既存システムのコスト、設計、バグ、セキュリティを包括的に見直したい。
- Approach
- AIによるコード解析と、人間によるアーキテクチャレビューを組み合わせ、システム全体を棚卸し。
- System
- コスト削減提案、バグ修正、設計改善、セキュリティ改善を実施。
- Result
- 運用中のシステムを止めることなく、コスト・品質・セキュリティを同時に改善。
作り直しを前提にせず、今あるシステムのまま改善できる範囲を見極めることから始めています。
担当範囲Code AnalysisArchitectureSecurityCost
- コスト削減提案
- バグ修正
- 設計改善
- セキュリティ改善
CASE 04HR
AI面接システム
AIが話せるだけでは、業務システムにはならない。
What looked like the problem
AIに面接させる。
What the real problem was
候補者が安心して面接を完了し、企業が安全に結果を管理できる仕組みをつくる。
- Business Challenge
- 候補者が場所・時間を選ばず面接でき、企業側も安全に管理できる仕組みが必要だった。
- Approach
- AIの応答品質だけでなく、録画、管理画面、権限管理、障害時の挙動、脆弱性対応までを含めて設計。
- System
- AI面接 + 録画 + 管理画面(CMS) + 権限管理 + 障害対応 + セキュリティ。
- Result
- 設計・開発から保守・脆弱性対応まで、継続して担当。
AIモデルを中心に据えるのではなく、候補者の体験と企業側の運用を軸にシステム全体を設計しています。
担当範囲DesignBuildCMSSecurityOps
System overview
Candidate
候補者
Interview
AI面接
Recording / AI
録画・AI処理
Data
データ保存
Admin CMS
管理画面・権限管理
Operation
運用・保守・脆弱性対応
CASE 05GENERATIVE AI
AI動画制作プラットフォーム
生成AIを「一回生成するツール」から「制作システム」へ。
What looked like the problem
高品質な動画を生成する。
What the real problem was
動画制作を知らない人でも、制作工程を扱えるようにする。
- Business Challenge
- 生成AIを単発の出力で終わらせず、制作の工程として扱える環境をつくりたい。
- Approach
- 画像生成から高画質化、編集、動画生成、管理までを1つの制作フローとして設計。
- System
- 画像生成 → 高画質化 → 編集 → 動画生成 → 管理 までを備えたプラットフォームを構築。
- Result
- 専門知識がなくても、制作工程を通しで扱える環境を提供。
生成の品質だけでなく、作りかけの状態を保持できること、やり直せることを前提に設計しています。
担当範囲Generative AIPipelineWeb AppOps
Production pipeline
- 画像生成
- 高画質化
- 編集
- 動画生成
- 管理
How We Build
「動いた」ではなく、「使える」まで。
私たちの開発工程です。普通なら QA と書くところを、私たちは Break と呼んでいます。
- 01
Understand
事業・現場を理解する
- 02
Design
将来の利用規模も含めて設計する
- 03
Build
AIを活用し高速に開発する
- 04
Break
考えられるシナリオを網羅的に検証する
- 05
Observe
データ・ログ・監視まで確認する
- 06
Improve
実運用から継続的に改善する
Testing
今動くのは当たり前。10年後も動き続ける。
正常に操作できることだけでなく、通信断、途中離脱、重複操作、異常入力、同時操作など、考えられるシナリオを洗い出して検証します。
また、画面上の結果だけではなく、データベース、ログ、ストレージなど、システム内部の状態も確認します。
Visible
画面から見えるもの
- UI
- 正常なレスポンス
- 完了メッセージ
Behind the UI
画面の裏側で確認するもの
- 保存データ
- 重複
- エラー
- 権限
- ログ
- コスト
- セキュリティ
Security & Operation
安定したシステム、安心できる運用基盤
リリースはゴールではなく、運用の開始地点です。障害・不正・コストは、動き始めてから起きます。
監視
異常を人が気づく前に検知する
ログ
何が起きたかを後から追える状態にする
権限管理
見せるべき人にだけ、見せる
脆弱性検証
攻撃者の視点で先に壊してみる
障害時のデータ保持
落ちたときに、失わない設計にする
バックアップ
戻せることまで含めて確認する
コスト監視
利用増がそのまま請求増にならないようにする
運用改善
実際の使われ方から、継続的に直す
Technology
Technology is a means.
技術は、ビジネス達成のための手段です。
Language
- Python
- TypeScript
Frontend
- React
- Next.js
Backend
- FastAPI
- Node.js
Data
- PostgreSQL
- BigQuery
- Redis
Infrastructure
- Docker
- Kubernetes
- Google Cloud
- AWS
- Cloudflare
AI / ML
- PyTorch
- LLM
- Image & Video Models
課題や運用条件に応じて技術を選定します。特定のAIモデル・クラウド・フレームワークを前提とした提案は行いません。
Contact
AIの導入ではなく、事業の課題からご相談ください。
はっきりした要件がなくても構いません。次のような状態からご相談いただけます。
- 人手が足りない
- データはあるが活用できていない
- 既存システムのコストが高い
- AIを作ったが本番運用できていない