ENTERPRISE SOLUTIONS
単なる受託開発ではありません。次世代のAIモジュールと堅牢なクラウドインフラを統合し、変化し続けるビジネス環境に自ら適応し、業務効率と利益を自動的にスケールさせるシステムをご提供します。
多くの日本企業は、高いコストをかけて多機能なシステム（CRM群、ERP、社内基幹システム等）を構築します。しかし、構築したその日から市場の変化に追いつけなくなり、数年後には誰もメンテナンスできない「レガシーシステム」と化すのが常態化しています。
レオテクノロジーズの「AI・システム開発」は、この根本的な課題を解決します。私たちが開発するシステムには、設計段階からデータを学習して最適化を行うAIモジュールが組み込まれています。運用されるほどデータが蓄積され、システム自らが「より賢く、より効率的に」変化していく、真の意味での「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を実現します。
これまでのシステムは、人間のオペレーターが定型業務を入力処理するための「箱」に過ぎませんでした。私たちのシステムは、顧客の入力傾向、季節変動、オペレーターの対応パターンをAIがリアルタイムで学習予測します。最終的にはシステム自らがアラートを上げ、人間の業務を先回りして終わらせるレベルまで成長します。
AWSやGCPといった世界的クラウドサービスを基盤に、マイクロサービスアーキテクチャを採用しています。これにより、アクセスが急増するキャンペーン時でもシステムが落ちることなく、オートスケールにて安定稼働します。強固なセキュリティ設計と冗長化を標準で備えており、大企業・官公庁の厳しい要件もクリアします。
言われたものをそのまま作る開発スタイルは提供していません。「その機能は本当にビジネスに貢献するか？」を常に問いかけ、時には要件を削る提案も行います。初期費用を抑えてまずは最小要件（MVP）でローンチし、実際のユーザーの反応を見ながら素早いサイクルで改善を回すアジャイル開発を採用しています。貴社の外部開発部門（CTO）として機能します。
【課題】属人的な生産計画と、システム連携の欠如
在庫状況や過去の販売データ、天候データをAIが統合分析し、最適な生産数を自動算出するシステムを導入。「職人の勘」に頼っていた需要予測の精度を大幅に向上させ、廃棄コストの削減と欠品防止を同時に実現します。
【課題】リソース不足での新規プロダクト立ち上げ
企画段階から当社のエンジニアチームがジョイン。最新のReact/Node.js環境を用いたモダンなフロントエンド/バックエンド開発を高速で行い、予定工数の半分でMVP（初期版）を市場に投入。その後の改善ループも伴走します。
【課題】多店舗のデータがバラバラで活用しきれない
各店舗のPOSデータ、CRM、シフト管理システムを統合するクラウドデータレイクを設計。全店舗のリアルタイム売上をダッシュボード化し、AIが「今月達成率の悪い店舗へ打つべき施策」を自動でレコメンドする仕組みを提供します。
Python / TensorFlow / PyTorch / OpenAI API / Azure OpenAI 等を用いた機械学習モデルの設計から推論API環境の構築。
AWS (EC2, ECS, Lambda, RDS) / GCP / Node.js / Go / Python / PHP (Laravel) 等を用いたマイクロサービス・サーバーレスアーキテクチャ設計。
React / Next.js / Vue / Nuxt.js / TypeScript による、極めて滑らかでアプリライクなユーザー体験（SPA）の実現。
PostgreSQL / MySQL / MongoDB / BigQuery を組み合わせた、数十億レコードに耐えるセキュアで高速なデータ処理基盤。
エンジニアだけでなくビジネスコンサルタントも同席し、「そもそもなぜシステムを作るのか」「KPIは何か」を徹底的に言語化。時にシステム不要論（既存ツールの導入）でコストを下げるご提案も行います。
分厚い仕様書を作成して終わるのではなく、Figma等を用いて「実際に動かせる画面設計図」を素早く作成。開発前に完成イメージのズレを無くします。
2週間などの短いサイクル（スプリント）で機能を完成させ、定例MTGで動くシステムをお客様と確認。状況の変化に応じて柔軟に仕様変更を取り込みます。
システムを本番稼働させます。セキュリティ監視や死活監視を導入し、安定稼働を第一に運用保守を開始します。
ここからが本番です。蓄積された実データを元にAIモデルを再学習させ、システムが自動的に賢くなるようにチューニングを繰り返します。事業成長に合わせた機能拡張にもシームレスに対応します。
