サービス

頼めること

• 新規開発

  要件定義から本番リリースまで。フロントエンド、バックエンド、実行基盤、CI/CD、セキュリティ設計を一貫して引き受けます。

• 既存システムのアーキテクチャ改善とコスト最適化

  常時稼働を前提にした構成を見直します。サーバーレスに寄せることが多いですが、常時稼働が必要なものを無理に寄せることはしません。どれだけ削れるかは構成次第なので、まず計測して見積もりを出します。

• 機械学習の実装と最適化

  モデルを作ることより、実際に動く環境へ載せることが強みです。ONNX 変換、INT8 量子化、特徴量設計、推論性能の計測まで。

• 技術検証・PoC

  採用の可否を決める材料を出します。カタログ値ではなく実ワークロードの計測値で、成立するか・運用コストに見合うかを判断できる形にして返します。

• AI 駆動で開発できる形に整える

  エージェントがコードベースを読んで働ける状態にします。規約とドキュメントの設計、CI への AI レビューの組み込みまで。引き継いだあと、そちらのチームが同じやり方を続けられることが目的です。

• チームに入る

  メンバーとして一領域を持つことも、テックリードとして全体を見ることもあります。チケットを実装して終わりにしません。設計の改善案は積極的に出し、採用されれば実装まで引き受けます。

扱う層

Web フロントエンド

React + Vite / Next.js / TypeScript

ネイティブアプリ

C++ / JUCE、リアルタイム信号処理

バックエンド

Python、Node.js、Go、Java

実行基盤

サーバーレスを好むが、常時稼働が必要なものは残す。AWS / GCP を IaC で組み、大規模データの分散処理基盤も

機械学習

推論最適化・量子化、特徴量設計、モデル開発

AI 機能の実装

RAG と知識ベース、エージェントとツール呼び出し、リアルタイム音声

言語

Python、TypeScript、Go、Java、C++、Dart