業務システム開発

KAIGO-AI|外国人介護士向け日本語学習支援アプリ開発

業界/業種 | Industry 介護・福祉/外国人人材支援/教育・学習/Webアプリ開発/SaaS開発/PoC支援 技術スタック | Technologies PWA, AWS, Stripe, マルチテナントアーキテクチャ, 多言語対応(日・印尼・越・英) 01. セールスポイント02. 課題03. ソリューション  04. 結果05. 実績概要   01 セールスポイント 01 介護業務7カテゴリに特化した多言語学習データベースの設計・構築 02 PoC段階から商品化まで伴走する段階的な開発アプローチ 03 マルチテナント型SaaSとして全国展開を見据えた拡張設計 02 課題 外国人介護士が現場で必要な介護日本語を効率的に学べる環境がない 高知県では介護分野の有効求人倍率が2.8倍に達し、慢性的な人材不足が深刻化しています。外国人介護士の受入が進む一方で、現場で使う介護用語や業務指示は一般的な日本語教材ではカバーしきれず、「移動介助」「入浴介助」「排泄介助」などの場面ごとの専門用語を母語(インドネシア語・ベトナム語等)と対照しながら学習できるツールが存在しませんでした。 既存のeラーニングでは施設ごとの用語差異にも対応できず、指導者と学習者の間でコミュニケーションギャップが常態化していました。 03 ソリューション 介護場面別に特化した多言語PWAアプリの設計・開発 GRILLは、CFコネクト様と共にPoCフェーズから段階的にアプリを設計・開発しました。介護業務を「移動」「食事」「入浴」「排泄」「着脱」「生活」「身体」の7カテゴリに分類し、各場面で使用する日本語フレーズをインドネシア語・ベトナム語・英語に対応させたデータベースを構築。PWA(Progressive Web App)として開発し、スマートフォン・タブレットからブラウザベースで利用可能な仕組みとしました。 PoC1(2025年8月〜9月)では基本的な用語検索・翻訳機能を検証し、PoC2(2025年11月〜2026年2月)では10問クイズ機能、動画教材、自己学習トラッキング機能を追加。さらに、施設管理者がコンテンツを自主登録できるダッシュボードを開発し、マルチテナント型SaaSとしての商品化を見据えた設計を行いました。Stripe決済連携(クレジットカード・Apple Pay・Google Pay・PayPay対応)による3つのサブスクリプションプラン(1ヶ月・6ヶ月・12ヶ月)も設計しました。 04 結果 PoC検証で現場の有用性を確認、商用リリースに向け開発推進中 PoC1・PoC2を通じて、高知県内の複数介護施設(スイートハートホーム、鏡川、印南等)で実証テストを実施。外国人介護士からは「現場で使う言葉がすぐ調べられる」「クイズ形式で楽しく覚えられる」といったフィードバックを得ました。 施設管理者からは「施設独自の用語をカスタマイズできるのが良い」との評価があり、マルチテナント型SaaSとしての展開可能性が確認されました。2026年4月の商用リリース、2026年下半期の全国展開を目指して開発が進行中です。 05 実績概要

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データ基盤整備による情報活用体制の構築支援

業界/業種 | Industry ファッション/メディアデータ統合, スキーマ設計, GAS運用, BigQuery基盤構築, タグ設計整備 技術スタック | Technologies Google Sheets, Google Apps Script, BigQuery, SQL, JSONスキーマ設計, GitHub 01. セールスポイント02. 課題03. ソリューション  04. 結果05. 実績概要   01 セールスポイント 01 部門間に分断されたデータ構造を統合するスキーマ設計と基盤構築 02 非エンジニアでも扱える運用設計で、属人性と管理負担を同時に解消 03 タグ・広告・レコメンド連携など多用途に活きる拡張可能な基盤へ 02 課題 社内に散在するデータ構造の分断が活用の壁に 株式会社INFASパブリケーションズ様では、記事・商品・広告・ユーザーなどの多様なデータが各部門ごとに独立して管理されており、統一的な分析や連携活用が難しいという課題を抱えていました。特に、検索性の高いタグ付けやレコメンドエンジンへの接続、広告配信最適化など、データ活用の広がりを見据えた施策が進めにくい状況にありました。 加えて、更新作業は部門ごとに属人化しており、スキーマの違いやフォーマットの不統一が原因で情報連携や運用の安定性にも影響が出ていました。こうした状況を打破し、編集部門・マーケ部門・広告部門が同じデータ基盤を共有しながら自律的に運用できる体制を整備することが、本プロジェクトの目的でした。 03 ソリューション スキーマ統合とBigQuery連携による運用可能なデータ基盤設計 まず、各部門にヒアリングを行い、現行のデータスキーマを可視化。記事メタデータと商品情報、広告属性との関係性をマッピングし、共通スキーマ案を設計しました。そのうえで、BigQueryを基盤に据えたデータ正規化ロジックと変換処理を構築し、データの整合性と活用性を両立する設計としました。 加えて、非エンジニアの現場担当者でもデータを更新できるよう、Google SheetsとApps Scriptによる変換シートを実装。フォーム入力感覚でスキーマ構成の更新が可能になり、現場でのスピード感を損なわずに運用できる仕組みを構築しました。プロジェクト期間中は、要件整理・PM・データ設計・GAS開発まで一貫して伴走し、納品後にはマニュアルやトレーニングによる定着支援も実施しました。 04 結果 データ活用の土台を整備し、検索・レコメンド・広告配信の共通基盤に 本プロジェクトの成果として、商品データと記事を連動させた自動タグ付けや、広告データとの整合的な連携が可能となり、部門横断での情報活用体制が整いました。これにより、検索機能やレコメンドシステム、広告配信戦略などへの応用も視野に入った、メディアとしての拡張性が高いデータ基盤が整備されました。 また、運用面においても、日常の更新・管理業務がGoogle Sheets上で完結する仕組みが実現され、工数や属人性の大幅な削減に成功しています。今回の整備によって、社内で眠っていたデータが有機的に接続され、今後のマーケティング施策やUX改善の前提となる、柔軟かつ持続可能なデータ運用体制が確立されました。 05 実績概要

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独自ロジックを活かした企業マッチングSaaS「JPMergers」構築支援

業界/業種 | Industry 金融業・保険業, 人材採用・マッチング, 資料生成・業務効率化, AI検索エンジン 技術スタック | Technologies Ruby on Rails, PostgreSQL, Heroku, Algolia, Stripe, Puppeteer, Nokogiri, Python 01. セールスポイント02. 課題03. ソリューション  04. 結果05. 実績概要   01 セールスポイント 01 M&A特化の独自ノウハウをSaaSに再現した業務特化型プロダクト 02 AIによるレコメンドと自動資料生成で営業現場を支援 03 データ収集・更新・課金管理まで統合したフルスタック設計 02 課題 独自のM&AマッチングノウハウをSaaSとして再現したい Decillion Capital株式会社様は、M&Aや業務提携を支援する専門企業として、長年培ってきた独自の企業マッチングロジックを、クライアントにとって使いやすいSaaSとして提供したいという構想をお持ちでした。実現にあたっては、数百万社規模の企業情報を活用し、業種や資本金、従業員数、地域といった多様な条件から目的に合致する企業を高精度で抽出する検索性能が求められていました。 さらに、サービス利用中に蓄積される検索履歴や閲覧傾向を活かし、AIによってレコメンド精度を高めていくことで、単なるデータベース検索にとどまらない、実務に強いツールとして差別化を図る必要がありました。加えて、営業支援の現場でもすぐに活用できるよう、企業ごとの営業資料を自動で出力できる仕組みが求められていました。 03 ソリューション 検索・DB・AI・営業支援が融合した実用的なSaaSを設計・開発 本プロジェクトでは、クライアントが保有していたCSVベースの企業リストと、Webクローリングで収集した最新データを統合する企業情報DBを設計。企業詳細画面と複合検索機能を軸に、ユーザーが求める条件を素早く絞り込めるUIを開発しました。さらに、ユーザーごとの検索・閲覧履歴を学習し、類似企業を提案するAIロジックをPythonで構築し、自然な形でレコメンドが行えるように調整しました。 会員制サービスとしての導線設計にはStripeを活用し、月額課金やユーザー権限管理にも対応。営業支援機能としては、検索結果や企業詳細から直接PDFの営業資料を自動生成できる機能を実装。Puppeteerを用いてスタイル調整された資料がボタン一つで出力可能となっており、現場のスピード感に対応できる設計となっています。バックグラウンドでは定期的にデータベースが更新されるよう、スクレイピングと自動登録処理を組み合わせた仕組みも構築しています。 04 結果 営業現場とクライアント双方の効率と満足度を向上 JPMergersのリリース後、営業チームからは「提案資料の作成時間が劇的に短縮された」「検索の精度が格段に上がった」とのフィードバックが寄せられました。顧客の視点からも、検索条件に応じた企業の提示スピードと精度が向上したことで、よりスムーズな商談設計が可能になり、サービスへの信頼感が高まっています。 AIによるレコメンド機能も着実に成果を上げており、従来の属人的なマッチングでは見落とされがちだった関連性のある企業が表示されるなど、実務支援ツールとしての価値を発揮し始めています。現在もフェーズを分割しながら新機能の実装や改善を続けており、企業情報を軸とした提案型SaaSとして、長期的に成長していく基盤が整いつつあります。 05 実績概要

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