本プロジェクトでは、AIとHuman QAを組み合わせ、コールセンターの全通話をモニタリング・評価するシステムを開発しました。音声解析、感情分析、可視化を通じて、通話品質の改善とエージェント育成を支援します。開発工数は100MM、開発期間は1年間です。 プロジェクト概要 開発対象 AI駆動型コールセンター品質保証・性能最適化システム 開発工数 100MM 開発期間 1年間 業務課題 01．一部通話のみを評価 QAリソースの制約により、すべての通話を確認できないことが課題となっていました。 02．失敗原因を把握できない 顧客不満の根本原因をリアルタイムに分析できませんでした。 03．性能改善が難しい 接続率やエージェントのパフォーマンスを効果的に改善することが困難でした。 04．発信業務の無駄 未検証の電話番号への発信により、工数が失われていました。 導入ソリューション 01．AI＋Human QAのハイブリッド評価基盤 AIによる自動分析とQA担当者による確認を組み合わせ、通話品質を継続的に評価する基盤を構築しました。 02．コールセンター業務の統合モニタリング 通話品質、顧客感情、エージェントのパフォーマンスを一元的に可視化しました。 03．データに基づく業務改善 分析結果をエージェントのコーチング、応対品質の改善、発信キャンペーンの最適化に活用しました。 主な実現内容 01．全通話の音声解析 すべての通話を対象に、音声解析と自然言語処理による文字起こし・評価を実施しました。 02．AI自動スコアリング 統一された基準で通話を自動評価し、人による評価バイアスを低減しました。 03．Human QAによる検証 AIの評価結果をQA担当者が確認し、品質保証プロセスを補完しました。 04．リアルタイムダッシュボード トレンド、失敗パターン、改善につながる情報へリアルタイムにアクセスできるダッシュボードを構築しました。 05．コーチング支援・感情分析 エージェントの研修ニーズと顧客感情を把握し、CSATの向上に活用しました。 06．CRM／ダイヤラー統合 通話結果を顧客プロファイルや発信キャンペーンの目標と関連付けました。 使用技術 01．バックエンド：ASP.NET API、C# 02．フロントエンド：ReactJS 03．データ・クラウド：Azure SQL Server、Cosmos DB、Airtable、Azure 04．AI技術：音声解析、自然言語処理（NLP）、感情分析 コールセンターAIについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

AI駆動型コールセンター品質保証・性能最適化システムの開発

本プロジェクトでは、AIとHuman QAを組み合わせ、コールセンターの全通話をモニタリング・評価するシステムを開発しました。音声解析、感情分析、可視化を通じて、通話品質の改善とエージェント育成を支援します。開発工数は100MM、開発期間は1年間です。 プロジェクト概要 開発対象 AI駆動型コールセンター品質保証・性能最適化システム 開発工数 100MM 開発期間 1年間 業務課題 01．一部通話のみを評価 QAリソースの制約により、すべての通話を確認できないことが課題となっていました。 02．失敗原因を把握できない 顧客不満の根本原因をリアルタイムに分析できませんでした。 03．性能改善が難しい 接続率やエージェントのパフォーマンスを効果的に改善することが困難でした。 04．発信業務の無駄 未検証の電話番号への発信により、工数が失われていました。 導入ソリューション 01．AI＋Human QAのハイブリッド評価基盤 AIによる自動分析とQA担当者による確認を組み合わせ、通話品質を継続的に評価する基盤を構築しました。 02．コールセンター業務の統合モニタリング 通話品質、顧客感情、エージェントのパフォーマンスを一元的に可視化しました。 03．データに基づく業務改善 分析結果をエージェントのコーチング、応対品質の改善、発信キャンペーンの最適化に活用しました。 主な実現内容 01．全通話の音声解析 すべての通話を対象に、音声解析と自然言語処理による文字起こし・評価を実施しました。 02．AI自動スコアリング 統一された基準で通話を自動評価し、人による評価バイアスを低減しました。 03．Human QAによる検証 AIの評価結果をQA担当者が確認し、品質保証プロセスを補完しました。 04．リアルタイムダッシュボード トレンド、失敗パターン、改善につながる情報へリアルタイムにアクセスできるダッシュボードを構築しました。 05．コーチング支援・感情分析 エージェントの研修ニーズと顧客感情を把握し、CSATの向上に活用しました。 06．CRM／ダイヤラー統合 通話結果を顧客プロファイルや発信キャンペーンの目標と関連付けました。 使用技術 01．バックエンド：ASP.NET API、C# 02．フロントエンド：ReactJS 03．データ・クラウド：Azure SQL Server、Cosmos DB、Airtable、Azure 04．AI技術：音声解析、自然言語処理（NLP）、感情分析 コールセンターAIについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、ライブ配信サービス向けに、顔ランドマーク検出と美容フィルターを備えたBeauty Camera AI SDKを開発しました。PC Web、スマートフォンWeb、Windowsアプリの3つのプラットフォームへの導入を支援しました。開発工数は12.31MMです。 プロジェクト概要 開発対象 Beauty Camera AI SDK 対象サービス ライブ配信サービス 開発工数 12.31MM 対応プラットフォーム PC Web、スマートフォンWeb、Windowsアプリ Beauty Camera SDKの処理フロー 720p・1080pのFull HDカメラ映像から顔の位置と特徴点を検出し、検出した顔領域へ美容フィルターを適用します。加工後の映像をバーチャルカメラとして出力し、ライブ配信ページへ連携します。 主な美容フィルター：スキンスムージング、小顔効果、目の拡大、チーク 開発・最適化のポイント 01．低スペック端末への最適化 優先度の低いAIフィルターを整理し、必要なフィルター機能へ処理を集中しました。ライブ配信の性能と映像品質を考慮しながら最適化しました。 02．プラットフォーム別の導入 PC Web：統合ドキュメントを作成し、Beauty Camera SDKの導入を支援しました。 スマートフォンWeb：AI SDKを開発し、Webサービスへの統合を支援しました。 Windows：AI SDKを開発し、Windowsアプリへ統合しました。 03．Windows向けSDK構成 C#、C++、.NET Frameworkを使用し、x86・x64向けのSDKパッケージを構成しました。 UAT支援とSDK統合資料を提供し、PC Web・スマートフォンWebへの統合支援、およびWindowsアプリへのSDK統合を完了しました。 使用技術 C#｜C++｜VueJS｜Windows .NET Framework｜GitLab｜Bitbucket AI・画像処理SDKについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

ライブ配信向けBeauty Camera AI SDKの開発・統合

本プロジェクトでは、ライブ配信サービス向けに、顔ランドマーク検出と美容フィルターを備えたBeauty Camera AI SDKを開発しました。PC Web、スマートフォンWeb、Windowsアプリの3つのプラットフォームへの導入を支援しました。開発工数は12.31MMです。 プロジェクト概要 開発対象 Beauty Camera AI SDK 対象サービス ライブ配信サービス 開発工数 12.31MM 対応プラットフォーム PC Web、スマートフォンWeb、Windowsアプリ Beauty Camera SDKの処理フロー 720p・1080pのFull HDカメラ映像から顔の位置と特徴点を検出し、検出した顔領域へ美容フィルターを適用します。加工後の映像をバーチャルカメラとして出力し、ライブ配信ページへ連携します。 主な美容フィルター：スキンスムージング、小顔効果、目の拡大、チーク 開発・最適化のポイント 01．低スペック端末への最適化 優先度の低いAIフィルターを整理し、必要なフィルター機能へ処理を集中しました。ライブ配信の性能と映像品質を考慮しながら最適化しました。 02．プラットフォーム別の導入 PC Web：統合ドキュメントを作成し、Beauty Camera SDKの導入を支援しました。 スマートフォンWeb：AI SDKを開発し、Webサービスへの統合を支援しました。 Windows：AI SDKを開発し、Windowsアプリへ統合しました。 03．Windows向けSDK構成 C#、C++、.NET Frameworkを使用し、x86・x64向けのSDKパッケージを構成しました。 UAT支援とSDK統合資料を提供し、PC Web・スマートフォンWebへの統合支援、およびWindowsアプリへのSDK統合を完了しました。 使用技術 C#｜C++｜VueJS｜Windows .NET Framework｜GitLab｜Bitbucket AI・画像処理SDKについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、インドネシア市場向けのハラルSNSにおいて、テキスト・画像・動画を対象とした3段階のAIコンテンツ審査フローを検証・設計しました。開発工数は22MM、開発期間は5カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 ハラルSNS向けAIコンテンツ審査 対象コンテンツ テキスト・画像・動画 作業範囲 3レイヤー構成の実装・検証・評価・ベンチマーク・最終提案 開発工数 22MM 開発期間 5カ月 AIコンテンツ審査フロー ユーザーが投稿したテキスト・画像・動画を、端末、AWS、外部AIの3つのレイヤーで審査します。端末側でNG候補を絞り込み、追加確認が必要な投稿だけを上位レイヤーへ送信する構成です。 01．レイヤー1｜端末 テキストはNGワード辞書、画像・動画はTensorFlow Liteを使用して端末上で審査します。 02．レイヤー2｜AWS テキストはOpenAI Moderation API、画像・動画はONNX Runtimeを使用して追加審査を行います。 03．レイヤー3｜外部AI 追加確認が必要な場合は、SightengineおよびGoogle・AWS・AzureのAIサービスを利用して審査し、投稿可否を確定します。 実装・検証のポイント 01．多言語テキスト処理 テキストを小文字化し、記号・絵文字を除去して表記を統一しました。また、「4→a」「@→a」などの類似文字を置換しました。 言語別にトークン化・ステミングを行い、ホワイトリストを除外したうえでNGワードと照合しました。 02．画像・動画処理の最適化 AIモデルの入力仕様に合わせて画像をリサイズし、動画から判定対象となるキーフレームを抽出しました。 重複フレームを除去して処理データ量を削減し、信頼度スコアに応じて上位レイヤーへ送信しました。 03．AIサービスの比較・評価 顧客提供のデータセットと評価基準を使用して検証し、サービス別に判定精度と処理時間を測定しました。 管理者の目視結果とAIの判定結果を比較し、評価レポートを作成したうえで採用構成を提案しました。 AIコンテンツ審査について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

ハラルSNS向け3段階AIコンテンツ審査システムの検証・設計

本プロジェクトでは、インドネシア市場向けのハラルSNSにおいて、テキスト・画像・動画を対象とした3段階のAIコンテンツ審査フローを検証・設計しました。開発工数は22MM、開発期間は5カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 ハラルSNS向けAIコンテンツ審査 対象コンテンツ テキスト・画像・動画 作業範囲 3レイヤー構成の実装・検証・評価・ベンチマーク・最終提案 開発工数 22MM 開発期間 5カ月 AIコンテンツ審査フロー ユーザーが投稿したテキスト・画像・動画を、端末、AWS、外部AIの3つのレイヤーで審査します。端末側でNG候補を絞り込み、追加確認が必要な投稿だけを上位レイヤーへ送信する構成です。 01．レイヤー1｜端末 テキストはNGワード辞書、画像・動画はTensorFlow Liteを使用して端末上で審査します。 02．レイヤー2｜AWS テキストはOpenAI Moderation API、画像・動画はONNX Runtimeを使用して追加審査を行います。 03．レイヤー3｜外部AI 追加確認が必要な場合は、SightengineおよびGoogle・AWS・AzureのAIサービスを利用して審査し、投稿可否を確定します。 実装・検証のポイント 01．多言語テキスト処理 テキストを小文字化し、記号・絵文字を除去して表記を統一しました。また、「4→a」「@→a」などの類似文字を置換しました。 言語別にトークン化・ステミングを行い、ホワイトリストを除外したうえでNGワードと照合しました。 02．画像・動画処理の最適化 AIモデルの入力仕様に合わせて画像をリサイズし、動画から判定対象となるキーフレームを抽出しました。 重複フレームを除去して処理データ量を削減し、信頼度スコアに応じて上位レイヤーへ送信しました。 03．AIサービスの比較・評価 顧客提供のデータセットと評価基準を使用して検証し、サービス別に判定精度と処理時間を測定しました。 管理者の目視結果とAIの判定結果を比較し、評価レポートを作成したうえで採用構成を提案しました。 AIコンテンツ審査について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、AGAC・AGPS製品の基板を対象に、QRコードの組み合わせ確認と、部品の挿入方向・欠品などの実装不良検査を自動化するEdge AI基板検査治具を開発しました。開発工数は22MM、開発期間は5カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 Edge AI基板検査治具 検査対象 AGAC・AGPS製品の基板 作業範囲 AI開発、ソフトウェア開発、ハードウェア統合、導入展開 開発工数 22MM 開発期間 5カ月 基板検査フロー DIP、FCT、ファームウェア書き込みが完了した基板を検査対象とし、基板側とLoRa側のQRコードを照合します。照合後にPCBラベルを貼り付け、Edge AIが基板画像から部品の挿入方向と欠品を判定します。検査に合格した基板は組立工程へ送り、不合格の場合は不良位置と検査ログを確認して修理工程へ送ります。 コアテクノロジー 01．QRコード照合 FCT完了後の基板を照合対象として登録し、PCBラベルのASSY S/NとLoRa側のQRコードを読み取ります。読み取った情報を照合用データファイルの組み合わせと比較し、一致・不一致をPass／Failで即時表示します。 不一致となった基板は後続の組立工程へ流さず、修理工程へ送ります。 02．Edge AI外観検査 DIP後の基板画像から部品の実装状態を確認し、挿入方向の誤りと欠品を自動検出します。約1,000枚の画像を撮影・ラベリングし、モデルを最適化したうえで実機環境における精度を検証しました。 判定結果と不良箇所は画面上に可視化します。 03．治具・エッジ実装 Jetson SOM搭載端末で画像をエッジ処理し、焦点距離を調整したカメラで基板を撮影します。マウント、ケーブル、照明を治具へ統合し、ラベル貼付工程直後のコンベア上に設置しました。 撮影した画像、基板ID、判定結果はローカル環境へ保存します。 Edge AI・外観検査について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

基板の挿入方向・欠品を自動検出するEdge AI外観検査治具の開発

本プロジェクトでは、AGAC・AGPS製品の基板を対象に、QRコードの組み合わせ確認と、部品の挿入方向・欠品などの実装不良検査を自動化するEdge AI基板検査治具を開発しました。開発工数は22MM、開発期間は5カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 Edge AI基板検査治具 検査対象 AGAC・AGPS製品の基板 作業範囲 AI開発、ソフトウェア開発、ハードウェア統合、導入展開 開発工数 22MM 開発期間 5カ月 基板検査フロー DIP、FCT、ファームウェア書き込みが完了した基板を検査対象とし、基板側とLoRa側のQRコードを照合します。照合後にPCBラベルを貼り付け、Edge AIが基板画像から部品の挿入方向と欠品を判定します。検査に合格した基板は組立工程へ送り、不合格の場合は不良位置と検査ログを確認して修理工程へ送ります。 コアテクノロジー 01．QRコード照合 FCT完了後の基板を照合対象として登録し、PCBラベルのASSY S/NとLoRa側のQRコードを読み取ります。読み取った情報を照合用データファイルの組み合わせと比較し、一致・不一致をPass／Failで即時表示します。 不一致となった基板は後続の組立工程へ流さず、修理工程へ送ります。 02．Edge AI外観検査 DIP後の基板画像から部品の実装状態を確認し、挿入方向の誤りと欠品を自動検出します。約1,000枚の画像を撮影・ラベリングし、モデルを最適化したうえで実機環境における精度を検証しました。 判定結果と不良箇所は画面上に可視化します。 03．治具・エッジ実装 Jetson SOM搭載端末で画像をエッジ処理し、焦点距離を調整したカメラで基板を撮影します。マウント、ケーブル、照明を治具へ統合し、ラベル貼付工程直後のコンベア上に設置しました。 撮影した画像、基板ID、判定結果はローカル環境へ保存します。 Edge AI・外観検査について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、スマートフォンで滅菌バッグを自動撮影し、AIがインジケーターテープの色変化を解析するシステムを開発しました。滅菌処理状態の判定から記録・管理までを一元化しています。開発工数は16MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 滅菌バッグのAI自動判定システム 作業範囲 設計、AI開発、ソフトウェア開発、インフラ、テスト 開発工数 16MM 開発期間 4カ月 システムの仕組み 現場スタッフが滅菌バッグを設置すると、iPhoneアプリがバッグを自動検出・撮影し、画像をAI画像解析APIへ送信します。AIがインジケーターテープを抽出して色を解析・分類し、判定結果をアプリへ返します。画像、撮影日時、判定結果はMicrosoft Azureへ保存され、管理者は管理用Webから確認・対応できます。信頼度の低い判定は管理者へ通知されます。 コアテクノロジー 01．AI画像解析 解析精度を高めるため、撮影した画像を前処理します。事前学習済みの分類モデルをファインチューニングし、インジケーターテープの領域を特定・抽出します。 抽出したテープの色変化を解析し、滅菌処理状態と判定結果の信頼度を出力します。 02．自動撮影モバイルアプリ 従業員・医療機関ごとのアカウントでログインし、滅菌バッグを自動検出して撮影・クロップします。判定結果を画面に表示し、処理状況を音で通知します。 オフライン時にはデータを一時保存し、通信の復旧後に自動で再送します。 03．クラウド・管理基盤 画像、撮影日時、判定結果をMicrosoft Azureへ保存し、ユーザーと医療機関の紐付けを管理します。 管理用Webでは、データの検索・編集、画像のダウンロード、CSV出力に対応しました。また、信頼度の低い判定は管理者へ確認通知を送ります。 AI画像解析について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

滅菌バッグの処理状態を判定するAI画像解析システムの開発

本プロジェクトでは、スマートフォンで滅菌バッグを自動撮影し、AIがインジケーターテープの色変化を解析するシステムを開発しました。滅菌処理状態の判定から記録・管理までを一元化しています。開発工数は16MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 滅菌バッグのAI自動判定システム 作業範囲 設計、AI開発、ソフトウェア開発、インフラ、テスト 開発工数 16MM 開発期間 4カ月 システムの仕組み 現場スタッフが滅菌バッグを設置すると、iPhoneアプリがバッグを自動検出・撮影し、画像をAI画像解析APIへ送信します。AIがインジケーターテープを抽出して色を解析・分類し、判定結果をアプリへ返します。画像、撮影日時、判定結果はMicrosoft Azureへ保存され、管理者は管理用Webから確認・対応できます。信頼度の低い判定は管理者へ通知されます。 コアテクノロジー 01．AI画像解析 解析精度を高めるため、撮影した画像を前処理します。事前学習済みの分類モデルをファインチューニングし、インジケーターテープの領域を特定・抽出します。 抽出したテープの色変化を解析し、滅菌処理状態と判定結果の信頼度を出力します。 02．自動撮影モバイルアプリ 従業員・医療機関ごとのアカウントでログインし、滅菌バッグを自動検出して撮影・クロップします。判定結果を画面に表示し、処理状況を音で通知します。 オフライン時にはデータを一時保存し、通信の復旧後に自動で再送します。 03．クラウド・管理基盤 画像、撮影日時、判定結果をMicrosoft Azureへ保存し、ユーザーと医療機関の紐付けを管理します。 管理用Webでは、データの検索・編集、画像のダウンロード、CSV出力に対応しました。また、信頼度の低い判定は管理者へ確認通知を送ります。 AI画像解析について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、コールセンターの業務知識を統合し、RAGを活用したAIチャットアシスタント「NxKMS」を構築しました。通話中の回答支援とオペレーターのオンボーディングを効率化するBPO向けスマートコールセンター基盤です。開発工数は20MM、開発期間は3カ月です。 プロジェクト概要 構築対象 BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」 開発工数 20MM 開発期間 3カ月 関連ソリューション NxUniverse、NxKMS 業務課題 01．教育・オンボーディング ベテランスタッフへの依存を減らし、オペレーターの習熟時間を短縮する必要がありました。 02．回答の正確性・スピード 顧客対応の品質と回答スピードを向上させる必要がありました。 03．通話中の即時支援 通話中に必要なガイダンスと顧客情報を即座に取得できる仕組みが求められていました。 04．知識の蓄積・再利用 コールセンターの業務知識を蓄積・再利用し、組織全体でスケーラブルに活用する必要がありました。 導入ソリューション「NxKMS」 01．NxKMS・RAG コールセンターの業務知識を統合し、関連情報に基づいた回答を提供するRAG基盤を構築しました。 02．コールセンター・CRM連携 オペレーターからの質問に対し、正確で文脈に沿った回答を提示できるよう、コールセンターとCRMを連携しました。 03．24時間AIアシスタント オペレーターのオンボーディング、複雑なシナリオへの対応、リアルタイムでの提案を支援するAIアシスタントを構築しました。 04．統合ナレッジベース マニュアル、FAQ、ワークフロー、スクリプトを統合し、コールセンターの業務知識を標準化しました。 AIによる回答生成の仕組み オペレーターがアプリケーションへプロンプトと質問を入力すると、システムがコールセンターの知識ベースから関連情報を検索します。取得した関連情報を拡張コンテキストとして質問に追加し、NTQの大規模言語モデルが回答テキストを生成します。生成された回答はアプリケーションを通じてオペレーターへ提示されます。 使用技術 01．RAG 情報検索とAIによる回答生成を組み合わせ、回答精度を向上しました。 02．自社開発LLM 日本語・英語・ベトナム語に最適化し、企業向けのセキュリティを実装しました。 03．AIアシスタント 文脈に応じた提案とリアルタイム支援を提供します。 04．ナレッジ連携 CRM、マニュアル、業務文書、製品・サービスデータベースの情報を一元的に取り込みました。 NxUniverseとNxKMS NxKMSは、NTQのAIソリューション群「NxUniverse」を構成するナレッジ管理製品です。 AI・ナレッジ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」の開発

本プロジェクトでは、コールセンターの業務知識を統合し、RAGを活用したAIチャットアシスタント「NxKMS」を構築しました。通話中の回答支援とオペレーターのオンボーディングを効率化するBPO向けスマートコールセンター基盤です。開発工数は20MM、開発期間は3カ月です。 プロジェクト概要 構築対象 BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」 開発工数 20MM 開発期間 3カ月 関連ソリューション NxUniverse、NxKMS 業務課題 01．教育・オンボーディング ベテランスタッフへの依存を減らし、オペレーターの習熟時間を短縮する必要がありました。 02．回答の正確性・スピード 顧客対応の品質と回答スピードを向上させる必要がありました。 03．通話中の即時支援 通話中に必要なガイダンスと顧客情報を即座に取得できる仕組みが求められていました。 04．知識の蓄積・再利用 コールセンターの業務知識を蓄積・再利用し、組織全体でスケーラブルに活用する必要がありました。 導入ソリューション「NxKMS」 01．NxKMS・RAG コールセンターの業務知識を統合し、関連情報に基づいた回答を提供するRAG基盤を構築しました。 02．コールセンター・CRM連携 オペレーターからの質問に対し、正確で文脈に沿った回答を提示できるよう、コールセンターとCRMを連携しました。 03．24時間AIアシスタント オペレーターのオンボーディング、複雑なシナリオへの対応、リアルタイムでの提案を支援するAIアシスタントを構築しました。 04．統合ナレッジベース マニュアル、FAQ、ワークフロー、スクリプトを統合し、コールセンターの業務知識を標準化しました。 AIによる回答生成の仕組み オペレーターがアプリケーションへプロンプトと質問を入力すると、システムがコールセンターの知識ベースから関連情報を検索します。取得した関連情報を拡張コンテキストとして質問に追加し、NTQの大規模言語モデルが回答テキストを生成します。生成された回答はアプリケーションを通じてオペレーターへ提示されます。 使用技術 01．RAG 情報検索とAIによる回答生成を組み合わせ、回答精度を向上しました。 02．自社開発LLM 日本語・英語・ベトナム語に最適化し、企業向けのセキュリティを実装しました。 03．AIアシスタント 文脈に応じた提案とリアルタイム支援を提供します。 04．ナレッジ連携 CRM、マニュアル、業務文書、製品・サービスデータベースの情報を一元的に取り込みました。 NxUniverseとNxKMS NxKMSは、NTQのAIソリューション群「NxUniverse」を構成するナレッジ管理製品です。 AI・ナレッジ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、船舶・基幹システムのデータをLakehouseへ統合し、自然言語で分析・検索できるAIエージェント基盤を構築しました。全社5部門で220 MAUまで利用が広がり、月間6,800件の質問に活用されています。 プロジェクト概要 構築対象 海運データ分析を支えるLakehouse＋AIエージェント基盤 利用状況 220 MAU、全社5部門、月間6,800問 統合対象 68隻・14システム 文書検索対象 契約書・船級規則など2.4万件のPDF 回答正答率 91.5％（人手評価） 従来の課題 01．データ抽出・加工に時間がかかる 1つの問いに回答するまで15～21日を要し、4部門を経由してデータを手作業で抽出・加工していました。 02．月次報告書の作成負担 月次報告書の作成に6人日を要していました。 コアテクノロジー 01．Lakehouseによるデータ統合 Delta Lake上にBronze、Silver、Goldのメダリオン構成を構築しました。210件の生テーブルを、38件の認証済みGoldマートへ集約・精選しました。 指標ロジックは単一のSQL定義としてGitで管理しました。 02．Unity Catalogによるガバナンス RBAC、行フィルタ、列マスキングを適用しました。AIエージェントは認証済みのGoldマートのみを参照し、質問者本人の権限でSQLを実行します。 権限外または対象範囲外の質問には、理由を示して回答を保留する仕組みとしました。 03．AIエージェント・文書RAG 自然言語による質問からSQLを生成・検証・実行します。SQLの実行成功率は94.2％で、12カ月の監査における捏造数値は0件でした。 さらに、2.4万件のPDFをベクトル検索し、根拠となる条項番号とページを明示して回答します。 導入後の効果 01．自然言語質問への超高速応答 自然言語による質問への平均応答時間を6.2秒としました。 02．低コストでの運用 1回答あたり€0.031のコストで運用しています。 03．コスト削減機会の創出 燃料費・港費において、初年度€1.8Mのコスト削減機会を創出しました。 04．月次報告の自動化 自動化によって、月次報告の作業時間を40分に短縮しました。 AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

海運データ分析を支えるLakehouse＋AIエージェント基盤の構築

本プロジェクトでは、船舶・基幹システムのデータをLakehouseへ統合し、自然言語で分析・検索できるAIエージェント基盤を構築しました。全社5部門で220 MAUまで利用が広がり、月間6,800件の質問に活用されています。 プロジェクト概要 構築対象 海運データ分析を支えるLakehouse＋AIエージェント基盤 利用状況 220 MAU、全社5部門、月間6,800問 統合対象 68隻・14システム 文書検索対象 契約書・船級規則など2.4万件のPDF 回答正答率 91.5％（人手評価） 従来の課題 01．データ抽出・加工に時間がかかる 1つの問いに回答するまで15～21日を要し、4部門を経由してデータを手作業で抽出・加工していました。 02．月次報告書の作成負担 月次報告書の作成に6人日を要していました。 コアテクノロジー 01．Lakehouseによるデータ統合 Delta Lake上にBronze、Silver、Goldのメダリオン構成を構築しました。210件の生テーブルを、38件の認証済みGoldマートへ集約・精選しました。 指標ロジックは単一のSQL定義としてGitで管理しました。 02．Unity Catalogによるガバナンス RBAC、行フィルタ、列マスキングを適用しました。AIエージェントは認証済みのGoldマートのみを参照し、質問者本人の権限でSQLを実行します。 権限外または対象範囲外の質問には、理由を示して回答を保留する仕組みとしました。 03．AIエージェント・文書RAG 自然言語による質問からSQLを生成・検証・実行します。SQLの実行成功率は94.2％で、12カ月の監査における捏造数値は0件でした。 さらに、2.4万件のPDFをベクトル検索し、根拠となる条項番号とページを明示して回答します。 導入後の効果 01．自然言語質問への超高速応答 自然言語による質問への平均応答時間を6.2秒としました。 02．低コストでの運用 1回答あたり€0.031のコストで運用しています。 03．コスト削減機会の創出 燃料費・港費において、初年度€1.8Mのコスト削減機会を創出しました。 04．月次報告の自動化 自動化によって、月次報告の作業時間を40分に短縮しました。 AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、複数のAI機能を搭載し、温度測定、顔認識、アクセス制御に対応したスマートサーマルカメラを開発しました。12名の開発体制で、約190人月、2年間にわたり対応しました。 プロジェクト概要 開発対象 スマートサーマルカメラ 目的 複数のAI機能を動作できるスマートサーマルカメラの開発 開発体制 12名 開発工数 約190人月 期間 2年 対応範囲 要件定義、アーキテクチャ設計、基本設計・詳細設計、実装、各種テスト、ハードウェア設計まで対応しました。 主な開発内容・実現内容 01．ハードウェア設計・OS最適化 デバイス要件に合わせてハードウェアとOSを設計しました。 02．温度測定アルゴリズム 0.3℃の測定精度の実現に向けて、高精度な温度測定アルゴリズムを調査・実装しました。 03．Black-bodyレス 現地で基準器を設置・デプロイする必要のないBlack-bodyレスを実現しました。 04．認識AI・顔認識 認識用のAIモデルと顔認識機能を実装しました。 05．アクセス制御・自動同期 入退室管理に対応し、ユーザー情報をリモートサーバーと自動同期する機能を実装しました。 06．タッチスクリーンUI 操作しやすいタッチスクリーンのユーザーインターフェースを実装しました。 07．エッジAI基盤 JetPack、DeepStream、Yocto Linuxを活用してエッジAI基盤を構築しました。 使用技術 C／C++｜JetPack SDK｜DeepStream SDK｜Yocto Linux｜GStreamer｜Visual Studio Code AI・エッジAI開発について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

温度測定・顔認識・アクセス制御に対応したスマートサーマルカメラ開発

本プロジェクトでは、複数のAI機能を搭載し、温度測定、顔認識、アクセス制御に対応したスマートサーマルカメラを開発しました。12名の開発体制で、約190人月、2年間にわたり対応しました。 プロジェクト概要 開発対象 スマートサーマルカメラ 目的 複数のAI機能を動作できるスマートサーマルカメラの開発 開発体制 12名 開発工数 約190人月 期間 2年 対応範囲 要件定義、アーキテクチャ設計、基本設計・詳細設計、実装、各種テスト、ハードウェア設計まで対応しました。 主な開発内容・実現内容 01．ハードウェア設計・OS最適化 デバイス要件に合わせてハードウェアとOSを設計しました。 02．温度測定アルゴリズム 0.3℃の測定精度の実現に向けて、高精度な温度測定アルゴリズムを調査・実装しました。 03．Black-bodyレス 現地で基準器を設置・デプロイする必要のないBlack-bodyレスを実現しました。 04．認識AI・顔認識 認識用のAIモデルと顔認識機能を実装しました。 05．アクセス制御・自動同期 入退室管理に対応し、ユーザー情報をリモートサーバーと自動同期する機能を実装しました。 06．タッチスクリーンUI 操作しやすいタッチスクリーンのユーザーインターフェースを実装しました。 07．エッジAI基盤 JetPack、DeepStream、Yocto Linuxを活用してエッジAI基盤を構築しました。 使用技術 C／C++｜JetPack SDK｜DeepStream SDK｜Yocto Linux｜GStreamer｜Visual Studio Code AI・エッジAI開発について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本PoCでは、Smart Glasses向けに音声・画像・翻訳・対話機能を統合し、ハンズフリーAIの実現可能性を検証しました。Smart Glassesで取得した音声・画像データをAndroidアプリと連携し、複数のAI機能を組み合わせました。 PoCの課題 01．日本語音声認識 自然な言い回しや文脈を理解し、日本語コマンドの認識精度を高める必要がありました。 02．デバイス間連携 Smart Glassesで取得した音声・画像データを、Androidアプリへ安定的に連携する必要がありました。 03．ハンズフリーAI体験 音声・画像・翻訳・対話を組み合わせ、操作負担の少ないAI体験を検証する必要がありました。 PoCで検証したポイント 01．日本語Intentの最適化 LLMによる文脈理解を活用し、自然な問いかけや音声コマンドに対する認識精度の向上を検証しました。 02．安定したデバイス接続 Bluetooth通信を最適化し、Smart GlassesとAndroidアプリ間の安定したデータ連携を確認しました。 03．4つのAI機能の統合 音声コマンド処理、画像認識、リアルタイム翻訳、LLMベースのAIチャットボットを統合し、AndroidアプリのPoC構築とUATを完了しました。 想定ユースケース 01．リアルタイム翻訳アシスタント 海外旅行中にカメラで捉えた看板や標識を読み取り、日本語で翻訳・解説します。 02．会話からのToDo自動化 会話から重要事項とタスクを抽出し、期限・優先度を推測してスマートフォンのToDoへ登録します。 Agentic AIへの発展構想 質問に応答するReactive AIから、状況に応じて提案するProactive AI、さらにタスクを実行するAgentic AIへ発展させ、単なる応答AIから実行可能なAIエージェントへの展開を想定しています。 01．位置・文脈に基づく提案：位置情報や文脈に基づき、自動でリマインドを提案します。 02．On-device AIとクラウドAI：低遅延と端末制約を考慮し、On-device AIとクラウドAIを組み合わせます。 使用技術 LLM｜STT／TTS｜画像認識AI｜Bluetooth通信最適化｜Androidネイティブ AIソリューションについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

Smart Glasses向けAIアシスタント統合PoC

本PoCでは、Smart Glasses向けに音声・画像・翻訳・対話機能を統合し、ハンズフリーAIの実現可能性を検証しました。Smart Glassesで取得した音声・画像データをAndroidアプリと連携し、複数のAI機能を組み合わせました。 PoCの課題 01．日本語音声認識 自然な言い回しや文脈を理解し、日本語コマンドの認識精度を高める必要がありました。 02．デバイス間連携 Smart Glassesで取得した音声・画像データを、Androidアプリへ安定的に連携する必要がありました。 03．ハンズフリーAI体験 音声・画像・翻訳・対話を組み合わせ、操作負担の少ないAI体験を検証する必要がありました。 PoCで検証したポイント 01．日本語Intentの最適化 LLMによる文脈理解を活用し、自然な問いかけや音声コマンドに対する認識精度の向上を検証しました。 02．安定したデバイス接続 Bluetooth通信を最適化し、Smart GlassesとAndroidアプリ間の安定したデータ連携を確認しました。 03．4つのAI機能の統合 音声コマンド処理、画像認識、リアルタイム翻訳、LLMベースのAIチャットボットを統合し、AndroidアプリのPoC構築とUATを完了しました。 想定ユースケース 01．リアルタイム翻訳アシスタント 海外旅行中にカメラで捉えた看板や標識を読み取り、日本語で翻訳・解説します。 02．会話からのToDo自動化 会話から重要事項とタスクを抽出し、期限・優先度を推測してスマートフォンのToDoへ登録します。 Agentic AIへの発展構想 質問に応答するReactive AIから、状況に応じて提案するProactive AI、さらにタスクを実行するAgentic AIへ発展させ、単なる応答AIから実行可能なAIエージェントへの展開を想定しています。 01．位置・文脈に基づく提案：位置情報や文脈に基づき、自動でリマインドを提案します。 02．On-device AIとクラウドAI：低遅延と端末制約を考慮し、On-device AIとクラウドAIを組み合わせます。 使用技術 LLM｜STT／TTS｜画像認識AI｜Bluetooth通信最適化｜Androidネイティブ AIソリューションについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、Word、PDF、PPTXなどのファイルから、複数の専門AIエージェントの連携によってPowerPointを自動生成するシステムを開発しました。プロジェクト規模は15MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 対象システム マルチエージェントPowerPoint自動生成システム 入力形式 Word、PDF、PPTX プロジェクト規模 15MM 開発期間 4カ月 従来の課題 01．スライド作成における手作業の負荷 スライド作成に時間がかかり、常に人手による確認が必要でした。 02．品質・運用要件への対応 スライド品質のばらつきを抑え、ブランドの一貫性と内容の正確性を確認しながら、AWS上で安全に稼働させる必要がありました。 ソリューション 01．PowerPoint自動生成 Word、PDF、PPTXなどのファイルをもとに、プレゼンテーションを自動生成する仕組みを構築しました。 02．専門エージェントの連携 コンテンツ、デザイン、検証、画像生成を担当する複数の専門AIエージェントを連携させました。 03．Human-in-the-loop 各エージェント間のコンテキスト共有と自己修正に加え、人間によるレビューを組み込んだ仕組みを実現しました。 PowerPoint生成の仕組み 入力データからテキスト、テーマ、スタイルなどの生成メタデータを作成し、コンテンツ管理エージェントとスライドデザインエージェントが連携してスライドを生成します。生成されたスライドは人間がレビューし、そのフィードバックをもとに修正します。また、MCP Tools Serverを通じて画像生成、スライド生成、実行・テストを行います。 各AIエージェントの役割 01．Content Agent 入力テキストを抽出し、スライド作成に使用できる形式へ構造化します。 02．Design Agent 企業のテンプレートとビジュアルルールをスライドへ適用します。 03．Verification Agent 事実の正確性とスタイルの一貫性を検証します。 04．Image Agent スライドに使用する補助的なビジュアルを生成します。 05．Orchestrator Agent 各エージェントを統括し、人間によるレビューを支援します。 使用技術 Python｜python-pptx｜MCPサーバー｜A2A｜AWS Lambda／S3／ECS｜AWS Bedrock 生成AI・AIエージェントについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

マルチAIエージェントによるPowerPoint自動生成システム

本プロジェクトでは、Word、PDF、PPTXなどのファイルから、複数の専門AIエージェントの連携によってPowerPointを自動生成するシステムを開発しました。プロジェクト規模は15MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 対象システム マルチエージェントPowerPoint自動生成システム 入力形式 Word、PDF、PPTX プロジェクト規模 15MM 開発期間 4カ月 従来の課題 01．スライド作成における手作業の負荷 スライド作成に時間がかかり、常に人手による確認が必要でした。 02．品質・運用要件への対応 スライド品質のばらつきを抑え、ブランドの一貫性と内容の正確性を確認しながら、AWS上で安全に稼働させる必要がありました。 ソリューション 01．PowerPoint自動生成 Word、PDF、PPTXなどのファイルをもとに、プレゼンテーションを自動生成する仕組みを構築しました。 02．専門エージェントの連携 コンテンツ、デザイン、検証、画像生成を担当する複数の専門AIエージェントを連携させました。 03．Human-in-the-loop 各エージェント間のコンテキスト共有と自己修正に加え、人間によるレビューを組み込んだ仕組みを実現しました。 PowerPoint生成の仕組み 入力データからテキスト、テーマ、スタイルなどの生成メタデータを作成し、コンテンツ管理エージェントとスライドデザインエージェントが連携してスライドを生成します。生成されたスライドは人間がレビューし、そのフィードバックをもとに修正します。また、MCP Tools Serverを通じて画像生成、スライド生成、実行・テストを行います。 各AIエージェントの役割 01．Content Agent 入力テキストを抽出し、スライド作成に使用できる形式へ構造化します。 02．Design Agent 企業のテンプレートとビジュアルルールをスライドへ適用します。 03．Verification Agent 事実の正確性とスタイルの一貫性を検証します。 04．Image Agent スライドに使用する補助的なビジュアルを生成します。 05．Orchestrator Agent 各エージェントを統括し、人間によるレビューを支援します。 使用技術 Python｜python-pptx｜MCPサーバー｜A2A｜AWS Lambda／S3／ECS｜AWS Bedrock 生成AI・AIエージェントについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、複数の内部・外部データをMicrosoft Fabric Lakehouseへ統合し、リアルタイム処理とAI活用に適したデータ基盤を構築しました。プロジェクト規模は20人月、開発期間は5カ月で、テキスト・画像・音声・動画などの多様なデータ形式に対応しました。 プロジェクト概要 構築対象 データ統合・AI活用基盤 プロジェクト規模 20人月 開発期間 5カ月 対応データ形式 テキスト・画像・音声・動画 従来の課題 01．データの分散 データが複数の場所に分散していたため、必要なデータの収集に多くの時間と労力を要していました。 02．意思決定基盤の整備 データ活用に必要な最新型DWHの整備が急務となっていました。 ソリューション 01．データの一元化 内部・外部の構造化データと非構造化データをLakehouseへ集約しました。 02．リアルタイム処理 Delta Tableを活用し、最新データの処理を支援する基盤を構築しました。 03．AI活用基盤 データ分析とAI活用に適したLakehouseアーキテクチャを構築しました。 データ活用の仕組み 01．データ統合：内部・外部のさまざまなデータをLakehouseへ集約しました。 02．データ処理：集約したデータをETLで変換・整理し、Delta Tableで管理しました。 03．分析・AI活用：処理したデータをPower BIとAzure AI Foundryへ展開しました。 使用技術 Python｜pandas｜PyTorch｜Microsoft Fabric｜Azure AI Foundry｜Azure AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする さらに読む

Microsoft Fabric Lakehouseによるデータ統合・AI活用基盤の構築

本プロジェクトでは、複数の内部・外部データをMicrosoft Fabric Lakehouseへ統合し、リアルタイム処理とAI活用に適したデータ基盤を構築しました。プロジェクト規模は20人月、開発期間は5カ月で、テキスト・画像・音声・動画などの多様なデータ形式に対応しました。 プロジェクト概要 構築対象 データ統合・AI活用基盤 プロジェクト規模 20人月 開発期間 5カ月 対応データ形式 テキスト・画像・音声・動画 従来の課題 01．データの分散 データが複数の場所に分散していたため、必要なデータの収集に多くの時間と労力を要していました。 02．意思決定基盤の整備 データ活用に必要な最新型DWHの整備が急務となっていました。 ソリューション 01．データの一元化 内部・外部の構造化データと非構造化データをLakehouseへ集約しました。 02．リアルタイム処理 Delta Tableを活用し、最新データの処理を支援する基盤を構築しました。 03．AI活用基盤 データ分析とAI活用に適したLakehouseアーキテクチャを構築しました。 データ活用の仕組み 01．データ統合：内部・外部のさまざまなデータをLakehouseへ集約しました。 02．データ処理：集約したデータをETLで変換・整理し、Delta Tableで管理しました。 03．分析・AI活用：処理したデータをPower BIとAzure AI Foundryへ展開しました。 使用技術 Python｜pandas｜PyTorch｜Microsoft Fabric｜Azure AI Foundry｜Azure AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、ECプラットフォームを運営する小売企業のiOS／Androidアプリを再構築しました。SwiftとKotlinによる個別開発から、React NativeとTypeScriptを採用したクロスプラットフォームの共通基盤へ移行しました。プロジェクト規模は125人月で、iOSとAndroidの2つのプラットフォームに対応しました。 プロジェクト概要 対象システム ECネイティブアプリ 対象企業 ECプラットフォームを運営する小売企業 プロジェクト規模 125人月 対応プラットフォーム iOS／Android クロスプラットフォーム移行の背景 既存のネイティブアプリは、iOSではSwift、AndroidではKotlinを使用して個別に開発されていました。年間保守工数の約20～25％が更新対応に使用され、1つの機能を両OSで同期するまでに最大約5週間を要していました。 Existing Native Apps Modern Mobile App iOS／Swift Android／Kotlin 年間保守工数の約20～25％を更新対応に消費 1機能の同期に最大約5週間 Framework：React Native Language：TypeScript Platform：iOS／Android Cloud：AWS Service 移行フェーズ：Phase 1｜基本機能　Phase 2｜新機能・UX NTQの担当範囲・進め方 01．共通アーキテクチャ設計 React NativeとTypeScriptを採用し、iOS・Android共通のアプリ基盤を設計することで、2つのコードベースを統合しました。 02．既存機能の再構築 既存アプリの基本機能を移行し、両OSの仕様差異に対応することで、既存機能と同等のUXを提供しました。 03．新機能・UI／UX改善 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を実施することで、機能拡張をスピードアップしました。 04．品質検証・本番移行 単体テスト、結合テスト、システムテスト、受入テストを実施しました。テスト後に旧アプリと比較して本番移行を行い、品質を確保しながら円滑に移行しました。 提供価値 01．開発・保守コストの最適化 iOSとAndroidのコードベースを共通化し、二重開発と保守の負担を軽減しました。 02．リリースの迅速化 OS間の機能同期を効率化し、機能提供までのリードタイムを短縮しました。 03．保守性・拡張性の向上 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を容易にしました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

ECネイティブアプリをReact Nativeへ刷新

本プロジェクトでは、ECプラットフォームを運営する小売企業のiOS／Androidアプリを再構築しました。SwiftとKotlinによる個別開発から、React NativeとTypeScriptを採用したクロスプラットフォームの共通基盤へ移行しました。プロジェクト規模は125人月で、iOSとAndroidの2つのプラットフォームに対応しました。 プロジェクト概要 対象システム ECネイティブアプリ 対象企業 ECプラットフォームを運営する小売企業 プロジェクト規模 125人月 対応プラットフォーム iOS／Android クロスプラットフォーム移行の背景 既存のネイティブアプリは、iOSではSwift、AndroidではKotlinを使用して個別に開発されていました。年間保守工数の約20～25％が更新対応に使用され、1つの機能を両OSで同期するまでに最大約5週間を要していました。 Existing Native Apps Modern Mobile App iOS／Swift Android／Kotlin 年間保守工数の約20～25％を更新対応に消費 1機能の同期に最大約5週間 Framework：React Native Language：TypeScript Platform：iOS／Android Cloud：AWS Service 移行フェーズ：Phase 1｜基本機能　Phase 2｜新機能・UX NTQの担当範囲・進め方 01．共通アーキテクチャ設計 React NativeとTypeScriptを採用し、iOS・Android共通のアプリ基盤を設計することで、2つのコードベースを統合しました。 02．既存機能の再構築 既存アプリの基本機能を移行し、両OSの仕様差異に対応することで、既存機能と同等のUXを提供しました。 03．新機能・UI／UX改善 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を実施することで、機能拡張をスピードアップしました。 04．品質検証・本番移行 単体テスト、結合テスト、システムテスト、受入テストを実施しました。テスト後に旧アプリと比較して本番移行を行い、品質を確保しながら円滑に移行しました。 提供価値 01．開発・保守コストの最適化 iOSとAndroidのコードベースを共通化し、二重開発と保守の負担を軽減しました。 02．リリースの迅速化 OS間の機能同期を効率化し、機能提供までのリードタイムを短縮しました。 03．保守性・拡張性の向上 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を容易にしました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、香港の保険会社向け旅行保険システムにおいて、既存の基幹資産を活用しながら、VB6で構築されたフロントエンドをWeb化しました。また、AS400との接続に必要なAPIを設計しました。プロジェクト規模は31人月、期間は8カ月です。 プロジェクト概要 対象システム 旅行保険システム 対象企業 香港の保険会社 プロジェクト規模 31人月 期間 8カ月 システム移行の概要 既存システムは、VB6と.NET Framework 4.8.0を使用したデスクトップアプリケーションでした。本プロジェクトでは、ASP.NET Razor PagesとBootstrapによるWebフロントエンドへ刷新し、C#、.NET Core API、Entity Frameworkを使用してAS400とのAPI連携を設計しました。 Legacy Frontend New Web Application VB6 .NET Framework 4.8.0 デスクトップアプリ Frontend：ASP.NET Razor Pages、Bootstrap Backend／API：C#、.NET Core API、Entity Framework 連携先システム：AS400、IBM DB2 NTQの担当範囲・進め方 01．Webフロント再設計 Webアプリケーションに適したフロントエンド構成へ再設計し、既存のVB6画面をWeb化しました。 02．アーキテクチャ・API設計 技術仕様書とアーキテクチャを整備し、AS400接続用のAPIを設計することで、既存基幹システムとの連携を設計しました。 03．PCI対応・品質検証 PCI対応に加え、単体テスト、機能テスト、結合テスト、非機能テストを実施し、セキュリティと品質を検証しました。 04．UAT・本番展開支援 UAT、PRD展開、UATサインオフ、本番稼働後の問い合わせ対応まで支援し、稼働後まで一貫して対応しました。 実施成果 01．Webシステムへの移行 主要な変更を実装し、グループ保険会社へのシステム統合・移行に貢献しました。 02．UAT・稼働後サポート UAT期間中から本番稼働後まで、ユーザーへ迅速なサポートを提供しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

VB6旅行保険システムのフロントエンドをWeb化

本プロジェクトでは、香港の保険会社向け旅行保険システムにおいて、既存の基幹資産を活用しながら、VB6で構築されたフロントエンドをWeb化しました。また、AS400との接続に必要なAPIを設計しました。プロジェクト規模は31人月、期間は8カ月です。 プロジェクト概要 対象システム 旅行保険システム 対象企業 香港の保険会社 プロジェクト規模 31人月 期間 8カ月 システム移行の概要 既存システムは、VB6と.NET Framework 4.8.0を使用したデスクトップアプリケーションでした。本プロジェクトでは、ASP.NET Razor PagesとBootstrapによるWebフロントエンドへ刷新し、C#、.NET Core API、Entity Frameworkを使用してAS400とのAPI連携を設計しました。 Legacy Frontend New Web Application VB6 .NET Framework 4.8.0 デスクトップアプリ Frontend：ASP.NET Razor Pages、Bootstrap Backend／API：C#、.NET Core API、Entity Framework 連携先システム：AS400、IBM DB2 NTQの担当範囲・進め方 01．Webフロント再設計 Webアプリケーションに適したフロントエンド構成へ再設計し、既存のVB6画面をWeb化しました。 02．アーキテクチャ・API設計 技術仕様書とアーキテクチャを整備し、AS400接続用のAPIを設計することで、既存基幹システムとの連携を設計しました。 03．PCI対応・品質検証 PCI対応に加え、単体テスト、機能テスト、結合テスト、非機能テストを実施し、セキュリティと品質を検証しました。 04．UAT・本番展開支援 UAT、PRD展開、UATサインオフ、本番稼働後の問い合わせ対応まで支援し、稼働後まで一貫して対応しました。 実施成果 01．Webシステムへの移行 主要な変更を実装し、グループ保険会社へのシステム統合・移行に貢献しました。 02．UAT・稼働後サポート UAT期間中から本番稼働後まで、ユーザーへ迅速なサポートを提供しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、米国物流企業の配送・アカウント・追跡・返品業務を支えるモノリス型の物流プラットフォームを、AWS上のマイクロサービスへ刷新しました。プロジェクト規模は241.45 MMで、システムの拡張性・可用性とデータ活用基盤を強化しました。 プロジェクト概要 対象システム 物流プラットフォーム 対象業務 配送・アカウント・追跡・返品 プロジェクト規模 241.45 MM 使用技術 PHP、PHP 8.1、AWS システム移行の概要 既存の物流プラットフォームはモノリス型で、システム稼働率は85％にとどまり、拡張性と耐障害性に課題がありました。本プロジェクトでは、既存システムをマイクロサービス化し、GCP上のワークロードをAWSへ移行しました。 Services Account、Shipment、Tracking、Return Shipment、Worker Application PHP 8.1、Laravel Platform Docker、Amazon ECS Data RDS MySQL、DynamoDB、ElastiCache NTQの担当範囲・進め方 01．業務・構成設計 物流業務と将来計画を踏まえ、ビジネスドメインを反映したマイクロサービス構成を設計しました。 02．アプリケーション再構築 既存アプリケーションをリファクタリングし、各サービス向けのAPIを開発することで、システムを5つのサービスに分割しました。 03．クラウド基盤移行 AWS基盤を再設計し、GCP上で稼働していたワークロードをAWSへ移行することで、システム基盤をAWSへ統合しました。 04．品質・運用強化 セキュリティテストと監視環境を整備し、監視とセキュリティを強化することで、安定運用を支援しました。 導入効果 01．システム稼働率の向上 障害分離とプロアクティブな監視により、システムの可用性を大幅に向上し、稼働率を85％から99.9％へ改善しました。 02．拡張性・耐障害性の強化 サービス単位で拡張できる構成により、ピーク負荷への対応と障害影響の局所化を実現しました。 03．データ活用基盤の整備 DWHとデータアクセスAPIを整備し、複数のデータソースを対象としたデータ分析を可能にしました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

物流プラットフォームをAWSマイクロサービスへ刷新

本プロジェクトでは、米国物流企業の配送・アカウント・追跡・返品業務を支えるモノリス型の物流プラットフォームを、AWS上のマイクロサービスへ刷新しました。プロジェクト規模は241.45 MMで、システムの拡張性・可用性とデータ活用基盤を強化しました。 プロジェクト概要 対象システム 物流プラットフォーム 対象業務 配送・アカウント・追跡・返品 プロジェクト規模 241.45 MM 使用技術 PHP、PHP 8.1、AWS システム移行の概要 既存の物流プラットフォームはモノリス型で、システム稼働率は85％にとどまり、拡張性と耐障害性に課題がありました。本プロジェクトでは、既存システムをマイクロサービス化し、GCP上のワークロードをAWSへ移行しました。 Services Account、Shipment、Tracking、Return Shipment、Worker Application PHP 8.1、Laravel Platform Docker、Amazon ECS Data RDS MySQL、DynamoDB、ElastiCache NTQの担当範囲・進め方 01．業務・構成設計 物流業務と将来計画を踏まえ、ビジネスドメインを反映したマイクロサービス構成を設計しました。 02．アプリケーション再構築 既存アプリケーションをリファクタリングし、各サービス向けのAPIを開発することで、システムを5つのサービスに分割しました。 03．クラウド基盤移行 AWS基盤を再設計し、GCP上で稼働していたワークロードをAWSへ移行することで、システム基盤をAWSへ統合しました。 04．品質・運用強化 セキュリティテストと監視環境を整備し、監視とセキュリティを強化することで、安定運用を支援しました。 導入効果 01．システム稼働率の向上 障害分離とプロアクティブな監視により、システムの可用性を大幅に向上し、稼働率を85％から99.9％へ改善しました。 02．拡張性・耐障害性の強化 サービス単位で拡張できる構成により、ピーク負荷への対応と障害影響の局所化を実現しました。 03．データ活用基盤の整備 DWHとデータアクセスAPIを整備し、複数のデータソースを対象としたデータ分析を可能にしました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、上場企業2,000社以上の財務報告書作成業務を支える大規模基幹システムを、WPF／SilverlightのデスクトップシステムからNext.jsを採用したWebシステムへ段階的に移行しました。プロジェクト規模は500人月、開発体制は57名で、2022年から継続しています。 プロジェクト概要 対象システム 財務報告システム 対象業務 上場企業2,000社以上の財務報告書作成業務 プロジェクト規模 500人月 開発体制 57名 プロジェクト期間 2022年～現在 システム移行の概要 既存システムは、WPF、C#、.NET、Silverlightを使用したデスクトップインストール型システムです。10年以上にわたり蓄積された業務ロジックを持ち、保守性と拡張性に課題がありました。本プロジェクトでは、既存システムと新しいWebシステムを並行稼働させながら、段階的に移行しました。 Legacy Desktop System Modern Web System WPF C#／.NET Silverlight デスクトップインストール型 Frontend：Next.js、TypeScript Backend：C# Database：Oracle DB Webブラウザ：iOS／Android 課題・アプローチ・提供価値 01．長年蓄積した業務ロジック 課題：10年以上にわたり蓄積された業務ロジックをWebへ移行し、機能等価性と正確性を維持する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：既存仕様を踏まえて詳細設計・実装を行い、単体テストと結合テストによって移行機能を検証することで、既存業務の正確性を維持しました。 02．デスクトップシステムのWeb化 課題：既存システムはWPF／Silverlightのインストール型で、Webブラウザから利用できませんでした。 NTQのアプローチと提供価値：Next.jsとTypeScriptを採用し、ブラウザから利用できるWebシステムへ刷新することで、利用性・保守性・拡張性を向上しました。 03．大規模移行のリスク管理 課題：大規模なレガシーシステムを、既存業務を継続しながらWebへ移行する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：既存システムとWebシステムを並行稼働させ、オンサイトBrSEの主導によって段階的に移行することで、業務影響と移行リスクを低減しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

WPF／Silverlight財務報告システムをNext.jsへ刷新

本プロジェクトでは、上場企業2,000社以上の財務報告書作成業務を支える大規模基幹システムを、WPF／SilverlightのデスクトップシステムからNext.jsを採用したWebシステムへ段階的に移行しました。プロジェクト規模は500人月、開発体制は57名で、2022年から継続しています。 プロジェクト概要 対象システム 財務報告システム 対象業務 上場企業2,000社以上の財務報告書作成業務 プロジェクト規模 500人月 開発体制 57名 プロジェクト期間 2022年～現在 システム移行の概要 既存システムは、WPF、C#、.NET、Silverlightを使用したデスクトップインストール型システムです。10年以上にわたり蓄積された業務ロジックを持ち、保守性と拡張性に課題がありました。本プロジェクトでは、既存システムと新しいWebシステムを並行稼働させながら、段階的に移行しました。 Legacy Desktop System Modern Web System WPF C#／.NET Silverlight デスクトップインストール型 Frontend：Next.js、TypeScript Backend：C# Database：Oracle DB Webブラウザ：iOS／Android 課題・アプローチ・提供価値 01．長年蓄積した業務ロジック 課題：10年以上にわたり蓄積された業務ロジックをWebへ移行し、機能等価性と正確性を維持する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：既存仕様を踏まえて詳細設計・実装を行い、単体テストと結合テストによって移行機能を検証することで、既存業務の正確性を維持しました。 02．デスクトップシステムのWeb化 課題：既存システムはWPF／Silverlightのインストール型で、Webブラウザから利用できませんでした。 NTQのアプローチと提供価値：Next.jsとTypeScriptを採用し、ブラウザから利用できるWebシステムへ刷新することで、利用性・保守性・拡張性を向上しました。 03．大規模移行のリスク管理 課題：大規模なレガシーシステムを、既存業務を継続しながらWebへ移行する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：既存システムとWebシステムを並行稼働させ、オンサイトBrSEの主導によって段階的に移行することで、業務影響と移行リスクを低減しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、生命保険契約管理システムをIBM i／AS400からJava・AWS基盤へ段階的に刷新しました。対象となるRPG資産は約1,200本、プロジェクト規模は約300人月です。資産の特性に応じて60％を自動変換、30％をリファクタリング、10％を再設計するハイブリッド移行方式を採用しました。 プロジェクト概要 対象システム 生命保険契約管理システム RPG資産規模 約1,200本 プロジェクト規模 約300人月 ハイブリッド移行方式 60％自動変換、30％リファクタリング、10％再設計 現行システムの課題 現行の生命保険契約管理システムでは、COBOL 85、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。 ・AS/400ハードウェアの保守EOLによる業務継続リスク ・新商品対応のRPG改修長期化による商品投入の遅延 ・RPG技術者の退職による属人化と技術継承の困難 移行先システム構成 Application Java 17、Spring Boot、JPA、UTF-8 Database Aurora PostgreSQL Batch／Report Spring Batch、PDF帳票 移行支援ツール：Tree Sitter AST解析｜GenAI設計書生成｜AWS DMS｜無停止レプリケーション 課題・アプローチ・提供価値 01．RPG資産の段階移行 課題：約1,200本のRPG資産について、優先度と依存関係を整理する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：RPG資産を棚卸しして移行ロードマップを策定し、資産特性に応じて60％自動変換、30％リファクタリング、10％再設計を適用しました。これにより、効率と品質を両立し、移行リスクを低減しました。 02．Web・モバイル対応 課題：525画面と紙中心の運用により、Web・モバイルからの契約が困難でした。 NTQのアプローチと提供価値：Java化とAPI整備により契約業務をモダンな基盤へ再構築し、オムニチャネル対応基盤を構築しました。 03．DMSによるDB無停止移行 課題：DB2 for iからAuroraへの移行に伴う業務影響が課題となっていました。 NTQのアプローチと提供価値：AWS DMSを使用してAurora PostgreSQLへ継続的にレプリケーションし、システム切替時の業務影響を最小化しました。 04．バッチ・帳票基盤の刷新 課題：日次バッチ連携により、経営判断にタイムラグが発生していました。 NTQのアプローチと提供価値：規制報告・約款帳票をSpring BatchとPDFで刷新し、標準化・自動化することで、レポーティングをタイムリー化しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

IBM i／AS400生命保険契約管理システムをJava・AWSへ刷新

本プロジェクトでは、生命保険契約管理システムをIBM i／AS400からJava・AWS基盤へ段階的に刷新しました。対象となるRPG資産は約1,200本、プロジェクト規模は約300人月です。資産の特性に応じて60％を自動変換、30％をリファクタリング、10％を再設計するハイブリッド移行方式を採用しました。 プロジェクト概要 対象システム 生命保険契約管理システム RPG資産規模 約1,200本 プロジェクト規模 約300人月 ハイブリッド移行方式 60％自動変換、30％リファクタリング、10％再設計 現行システムの課題 現行の生命保険契約管理システムでは、COBOL 85、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。 ・AS/400ハードウェアの保守EOLによる業務継続リスク ・新商品対応のRPG改修長期化による商品投入の遅延 ・RPG技術者の退職による属人化と技術継承の困難 移行先システム構成 Application Java 17、Spring Boot、JPA、UTF-8 Database Aurora PostgreSQL Batch／Report Spring Batch、PDF帳票 移行支援ツール：Tree Sitter AST解析｜GenAI設計書生成｜AWS DMS｜無停止レプリケーション 課題・アプローチ・提供価値 01．RPG資産の段階移行 課題：約1,200本のRPG資産について、優先度と依存関係を整理する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値：RPG資産を棚卸しして移行ロードマップを策定し、資産特性に応じて60％自動変換、30％リファクタリング、10％再設計を適用しました。これにより、効率と品質を両立し、移行リスクを低減しました。 02．Web・モバイル対応 課題：525画面と紙中心の運用により、Web・モバイルからの契約が困難でした。 NTQのアプローチと提供価値：Java化とAPI整備により契約業務をモダンな基盤へ再構築し、オムニチャネル対応基盤を構築しました。 03．DMSによるDB無停止移行 課題：DB2 for iからAuroraへの移行に伴う業務影響が課題となっていました。 NTQのアプローチと提供価値：AWS DMSを使用してAurora PostgreSQLへ継続的にレプリケーションし、システム切替時の業務影響を最小化しました。 04．バッチ・帳票基盤の刷新 課題：日次バッチ連携により、経営判断にタイムラグが発生していました。 NTQのアプローチと提供価値：規制報告・約款帳票をSpring BatchとPDFで刷新し、標準化・自動化することで、レポーティングをタイムリー化しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、全国400拠点を展開する大手総合物流企業の倉庫・配送・受発注・料金業務を支える物流管理システムを、IBM i／AS400からJava・AWSのマイクロサービス基盤へ刷新しました。プロジェクト規模は200～300人月で、システムを6つのコアドメインに分割して再構築しました。 プロジェクト概要 対象システム 物流管理システム 対象業務 倉庫・配送・受発注・料金業務 対象拠点 全国400拠点 プロジェクト規模 200～300人月 再構築単位 6コアドメイン 現行システムの問題 現行システムでは、COBOL、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。5年間で取扱量が2.3倍に増加したことで、システム容量が逼迫していました。 ・5年間で取扱量が2.3倍に増加し、システム容量が逼迫 ・夜間バッチの長期化と、EDI連携に数カ月を要する状況 ・紙中心の運用とデータレイクの未整備 移行先システム構成 Backend／Platform Java 17、Spring Boot 3、JPA、AWS EKS Architecture 6コアドメイン、Kafka（MSK）、マイクロサービス Data Platform Aurora、DynamoDB、S3＋Athena DevOps Jenkins、GitLab CI、Prometheus／Grafana NTQの担当範囲・進め方 01．6コアドメインへの分割 ドメイン駆動で業務境界を明確化し、システムを6つのコアドメインに分割しました。各ドメインをSpring Boot 3とAWS EKSで再構築し、サービスの独立性と拡張性を強化しました。 02．Kafkaによるイベント駆動連携 Kafka（MSK）による非同期・疎結合連携とAPI化を行い、リアルタイム連携を実現しました。これにより、システム負荷を平準化し、EDI接続を迅速化しました。 03．用途別データ多層化 Aurora、DynamoDB、S3＋Athenaを用途別に配置し、参照・分析・履歴データを分離しました。これにより、データコストを最適化しました。 04．OR-Toolsによる配車最適化 OR-Toolsの最適化アルゴリズムを導入し、再配車計算と進捗管理を効率化しました。その結果、再配車計算にかかる時間を10分の1に短縮しました。 導入効果 01．可用性・拡張性の向上 サービスの独立性を高め、取扱量の増加に柔軟に対応できるシステムを実現しました。 02．リアルタイム連携の実現 夜間バッチの負荷を平準化し、EDI接続のリードタイムを短縮しました。 03．データ活用基盤の確立 データレイクを整備し、AI／BIによるデータ活用を促進しました。... さらに読む

IBM i／AS400物流管理システムをJava・AWSへ刷新

本プロジェクトでは、全国400拠点を展開する大手総合物流企業の倉庫・配送・受発注・料金業務を支える物流管理システムを、IBM i／AS400からJava・AWSのマイクロサービス基盤へ刷新しました。プロジェクト規模は200～300人月で、システムを6つのコアドメインに分割して再構築しました。 プロジェクト概要 対象システム 物流管理システム 対象業務 倉庫・配送・受発注・料金業務 対象拠点 全国400拠点 プロジェクト規模 200～300人月 再構築単位 6コアドメイン 現行システムの問題 現行システムでは、COBOL、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。5年間で取扱量が2.3倍に増加したことで、システム容量が逼迫していました。 ・5年間で取扱量が2.3倍に増加し、システム容量が逼迫 ・夜間バッチの長期化と、EDI連携に数カ月を要する状況 ・紙中心の運用とデータレイクの未整備 移行先システム構成 Backend／Platform Java 17、Spring Boot 3、JPA、AWS EKS Architecture 6コアドメイン、Kafka（MSK）、マイクロサービス Data Platform Aurora、DynamoDB、S3＋Athena DevOps Jenkins、GitLab CI、Prometheus／Grafana NTQの担当範囲・進め方 01．6コアドメインへの分割 ドメイン駆動で業務境界を明確化し、システムを6つのコアドメインに分割しました。各ドメインをSpring Boot 3とAWS EKSで再構築し、サービスの独立性と拡張性を強化しました。 02．Kafkaによるイベント駆動連携 Kafka（MSK）による非同期・疎結合連携とAPI化を行い、リアルタイム連携を実現しました。これにより、システム負荷を平準化し、EDI接続を迅速化しました。 03．用途別データ多層化 Aurora、DynamoDB、S3＋Athenaを用途別に配置し、参照・分析・履歴データを分離しました。これにより、データコストを最適化しました。 04．OR-Toolsによる配車最適化 OR-Toolsの最適化アルゴリズムを導入し、再配車計算と進捗管理を効率化しました。その結果、再配車計算にかかる時間を10分の1に短縮しました。 導入効果 01．可用性・拡張性の向上 サービスの独立性を高め、取扱量の増加に柔軟に対応できるシステムを実現しました。 02．リアルタイム連携の実現 夜間バッチの負荷を平準化し、EDI接続のリードタイムを短縮しました。 03．データ活用基盤の確立 データレイクを整備し、AI／BIによるデータ活用を促進しました。...

本プロジェクトでは、PHP 5.3.6で構築されたモノリス型の配電工事管理システムを、Java 21／Vue 3へ段階的に再構築するモダナイゼーションPoCを実施しました。PoCでは16画面を対象に3カ月間で検証を行い、AIの活用によって移行工数を41％削減しました。 プロジェクト概要 対象システム 配電工事管理システム 業務範囲 調達 → 地中工事 → ケーブル → 配電 PoC検証範囲 16画面 PoC期間 3カ月 AI活用による移行工数削減 41％（115 MD → 67.8 MD） 現行システムと移行先システム 現行システムは、約900K LOCのソース、1,291本のPHPファイル、7,548本のSQLファイル、約800画面・8モジュールで構成されています。本PoCでは、バックエンドにJava 21、Spring Boot 3、MyBatis、HikariCP、REST API、フロントエンドにVue 3、TypeScriptを採用しました。Oracleのスキーマは変更せずに移行を検証しました。 現行システム 移行先システム構成 約900K LOC 1,291本のPHPファイル 7,548本のSQLファイル 約800画面・8モジュール Backend：Java 21、Spring Boot 3、MyBatis、HikariCP、REST API Frontend：Vue 3、TypeScript DB／Infra：Oracle（スキーマ不変） 6ステップ移行：環境構築 → AI旧ソース分析 → パターン定義 → スケルトン生成... さらに読む

PHP 5.3の配電工事管理システムをJava 21／Vue 3へ刷新

本プロジェクトでは、PHP 5.3.6で構築されたモノリス型の配電工事管理システムを、Java 21／Vue 3へ段階的に再構築するモダナイゼーションPoCを実施しました。PoCでは16画面を対象に3カ月間で検証を行い、AIの活用によって移行工数を41％削減しました。 プロジェクト概要 対象システム 配電工事管理システム 業務範囲 調達 → 地中工事 → ケーブル → 配電 PoC検証範囲 16画面 PoC期間 3カ月 AI活用による移行工数削減 41％（115 MD → 67.8 MD） 現行システムと移行先システム 現行システムは、約900K LOCのソース、1,291本のPHPファイル、7,548本のSQLファイル、約800画面・8モジュールで構成されています。本PoCでは、バックエンドにJava 21、Spring Boot 3、MyBatis、HikariCP、REST API、フロントエンドにVue 3、TypeScriptを採用しました。Oracleのスキーマは変更せずに移行を検証しました。 現行システム 移行先システム構成 約900K LOC 1,291本のPHPファイル 7,548本のSQLファイル 約800画面・8モジュール Backend：Java 21、Spring Boot 3、MyBatis、HikariCP、REST API Frontend：Vue 3、TypeScript DB／Infra：Oracle（スキーマ不変） 6ステップ移行：環境構築 → AI旧ソース分析 → パターン定義 → スケルトン生成...

本プロジェクトでは、COBOLで構築された販売管理システムを、Java／Webへ段階的に再構築するモダナイゼーションPoCを実施しました。PoCでは3本、約18,000 LOCのプログラムを対象に、6週間でAIを活用した移行方法と品質を検証しました。 プロジェクト概要 対象システム 販売管理システム 業務範囲 受注 → 出荷 → 請求 → 月次締め PoC検証プログラム 3本（約18,000 LOC） PoC期間 6週間 全体移行計画 301本（511,646 LOC）を全8ウェーブで段階移行 全体移行期間 10カ月想定（当初想定15～18カ月から最大約44％短縮） システム移行の概要 現行システムではCOBOLを使用し、データ構造が索引ファイルに依存しているため、Web化や機能拡張が困難でした。本PoCでは、バックエンドにJava 17、Spring Boot 3、REST API、JPA、フロントエンドにVue 3、TypeScript、FR設計、データベースにPostgreSQL 15以降を採用した移行先システムを検証しました。 現行システム 移行先システム構成 COBOL 索引ファイル依存 Web化・拡張が困難 Backend：Java 17、Spring Boot 3、REST API、JPA Frontend：Vue 3、TypeScript、FR設計 Database：PostgreSQL 15+ 移行・品質検証：Liquibase、Playwright E2E、DB比較自動化 課題・アプローチ・PoC実証結果 01．AI Agentsによる移行高速化 課題：COBOL人材の不足により、システムの保守と移行を継続することが困難でした。 NTQのアプローチとPoC実証結果：25のAI Agentスキルを活用し、ロジック抽出、UML・BPMN生成、検証を自動化しました。その結果、移行作業を64日から11.5日へ短縮し、約5.5倍に高速化しました。 02．3フェーズ分析による可視化 課題：COBOLのロジックがブラックボックス化し、Web化が困難でした。... さらに読む

COBOL販売管理システムをJava／Webへ刷新

本プロジェクトでは、COBOLで構築された販売管理システムを、Java／Webへ段階的に再構築するモダナイゼーションPoCを実施しました。PoCでは3本、約18,000 LOCのプログラムを対象に、6週間でAIを活用した移行方法と品質を検証しました。 プロジェクト概要 対象システム 販売管理システム 業務範囲 受注 → 出荷 → 請求 → 月次締め PoC検証プログラム 3本（約18,000 LOC） PoC期間 6週間 全体移行計画 301本（511,646 LOC）を全8ウェーブで段階移行 全体移行期間 10カ月想定（当初想定15～18カ月から最大約44％短縮） システム移行の概要 現行システムではCOBOLを使用し、データ構造が索引ファイルに依存しているため、Web化や機能拡張が困難でした。本PoCでは、バックエンドにJava 17、Spring Boot 3、REST API、JPA、フロントエンドにVue 3、TypeScript、FR設計、データベースにPostgreSQL 15以降を採用した移行先システムを検証しました。 現行システム 移行先システム構成 COBOL 索引ファイル依存 Web化・拡張が困難 Backend：Java 17、Spring Boot 3、REST API、JPA Frontend：Vue 3、TypeScript、FR設計 Database：PostgreSQL 15+ 移行・品質検証：Liquibase、Playwright E2E、DB比較自動化 課題・アプローチ・PoC実証結果 01．AI Agentsによる移行高速化 課題：COBOL人材の不足により、システムの保守と移行を継続することが困難でした。 NTQのアプローチとPoC実証結果：25のAI Agentスキルを活用し、ロジック抽出、UML・BPMN生成、検証を自動化しました。その結果、移行作業を64日から11.5日へ短縮し、約5.5倍に高速化しました。 02．3フェーズ分析による可視化 課題：COBOLのロジックがブラックボックス化し、Web化が困難でした。...

本プロジェクトでは、生成AIを活用し、COBOLで構築された食品卸販売管理システムをC#へスマートリライトしました。総工数は230人月、プロジェクト期間は16カ月、対象となるCOBOLソースは40万ステップです。 プロジェクト概要 対象システム 食品卸販売管理システム 総工数 230人月 期間 16カ月 COBOLソース規模 40万ステップ NTQの担当範囲・進め方 01．現行資産分析 既存システムのソース、画面、業務情報を分析し、現行仕様を把握・可視化しました。 02．AIリライト支援 生成AIを活用し、C#への移行候補コードと設計書のドラフトを作成することで、コード・設計書の生成を支援しました。 03．設計レビュー AIが生成した成果物を人が確認・レビューし、業務仕様に沿った内容へ整備することで、品質を確認しました。 04．移行計画 データ移行の方法と検証観点を整理し、段階的な移行計画を策定することで、移行リスクを管理しました。 提供価値 01. コスト抑制 老朽化した基盤の保守負荷を低減しました。 02. 人材対応 C#化により、開発・保守体制の構築を容易にしました。 03. 仕様整理 不足していた設計書を補完し、業務仕様を再整理しました。 04. リスク管理 段階的な検証を行い、移行リスクを管理しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする さらに読む

COBOL食品卸販売管理システムをC#へ刷新

本プロジェクトでは、生成AIを活用し、COBOLで構築された食品卸販売管理システムをC#へスマートリライトしました。総工数は230人月、プロジェクト期間は16カ月、対象となるCOBOLソースは40万ステップです。 プロジェクト概要 対象システム 食品卸販売管理システム 総工数 230人月 期間 16カ月 COBOLソース規模 40万ステップ NTQの担当範囲・進め方 01．現行資産分析 既存システムのソース、画面、業務情報を分析し、現行仕様を把握・可視化しました。 02．AIリライト支援 生成AIを活用し、C#への移行候補コードと設計書のドラフトを作成することで、コード・設計書の生成を支援しました。 03．設計レビュー AIが生成した成果物を人が確認・レビューし、業務仕様に沿った内容へ整備することで、品質を確認しました。 04．移行計画 データ移行の方法と検証観点を整理し、段階的な移行計画を策定することで、移行リスクを管理しました。 提供価値 01. コスト抑制 老朽化した基盤の保守負荷を低減しました。 02. 人材対応 C#化により、開発・保守体制の構築を容易にしました。 03. 仕様整理 不足していた設計書を補完し、業務仕様を再整理しました。 04. リスク管理 段階的な検証を行い、移行リスクを管理しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

本プロジェクトでは、PHP 5.6／7.0で構築されたモノリス型のEC基盤システムを、PHP 8.3、Laravel 11、Next.js 14、AWS ECS Fargateを採用したマイクロサービス基盤へ再構築しました。総工数は150+人月、プロジェクト期間は12カ月、移行データの規模は500GBです。 プロジェクト概要 対象システム EC基盤システム 総工数 150+人月 期間 12カ月 移行データ規模 500GB システム移行の概要 移行前のEC基盤システムでは、PHP 5.6／7.0、MySQL 5.7、EC2 Monolith、jQueryを使用していました。本プロジェクトでは、バックエンドとプラットフォームにPHP 8.3、Laravel 11、Aurora MySQL 8.0、AWS ECS Fargate、フロントエンドにNext.js 14、TypeScript 5、Tailwind CSS、Redisを採用しました。 Legacy Modern System PHP 5.6／7.0 MySQL 5.7（EOL） EC2 Monolith jQuery Backend／Platform：PHP 8.3、Laravel 11、Aurora MySQL 8.0、AWS ECS Fargate Frontend：Next.js 14（SSR／ISR）、TypeScript 5、Tailwind CSS、Redis DevOps／QA：AWS DMS＋CDC、Playwright＋AI、CloudFormation、SonarQube NTQの担当範囲・進め方 01．3NFによるデータベース再設計... さらに読む

PHPモノリスのEC基盤をAWSマイクロサービスへ再構築

本プロジェクトでは、PHP 5.6／7.0で構築されたモノリス型のEC基盤システムを、PHP 8.3、Laravel 11、Next.js 14、AWS ECS Fargateを採用したマイクロサービス基盤へ再構築しました。総工数は150+人月、プロジェクト期間は12カ月、移行データの規模は500GBです。 プロジェクト概要 対象システム EC基盤システム 総工数 150+人月 期間 12カ月 移行データ規模 500GB システム移行の概要 移行前のEC基盤システムでは、PHP 5.6／7.0、MySQL 5.7、EC2 Monolith、jQueryを使用していました。本プロジェクトでは、バックエンドとプラットフォームにPHP 8.3、Laravel 11、Aurora MySQL 8.0、AWS ECS Fargate、フロントエンドにNext.js 14、TypeScript 5、Tailwind CSS、Redisを採用しました。 Legacy Modern System PHP 5.6／7.0 MySQL 5.7（EOL） EC2 Monolith jQuery Backend／Platform：PHP 8.3、Laravel 11、Aurora MySQL 8.0、AWS ECS Fargate Frontend：Next.js 14（SSR／ISR）、TypeScript 5、Tailwind CSS、Redis DevOps／QA：AWS DMS＋CDC、Playwright＋AI、CloudFormation、SonarQube NTQの担当範囲・進め方 01．3NFによるデータベース再設計...

本プロジェクトでは、RPG／AS400で構築された証券管理システムを、Java 21・ReactJSを採用したWeb基盤へ刷新しました。総工数は170 MM、15名の開発体制で、12カ月にわたり対応しました。 プロジェクト概要 対象システム 証券管理システム 総工数 170 MM 期間 12カ月 開発体制 15名 システム移行の概要 移行前の証券管理システムでは、RPG ILE、AS400、DB2/400、Legacy Encodingを使用していました。本プロジェクトでは、バックエンドにJava 21、Spring Boot、Oracle RDBMS、UTF-8、フロントエンドにReactJS SPA、Bootstrap 5、GraphQL、i18nを採用し、Web基盤へ刷新しました。 Legacy Modern System RPG ILE AS400 DB2/400 Legacy Encoding Backend：Java 21、Spring Boot、Oracle RDBMS、UTF-8 Frontend：ReactJS SPA、Bootstrap 5、GraphQL、i18n DevOps：Jenkins、Docker、SonarQube、Keycloak NTQの担当範囲・進め方 01．リバースエンジニアリング 既存のRPGソースを一行ずつ解析しました。AIを活用して複雑なロジックを読み解き、テストケースを提案することで、システム内に存在する隠れたロジックを抽出しました。 隠れロジックを完全抽出 02．8ステップ標準プロセス 分析、設計、実装、Q&A、更新、セルフテスト、BrSE検証、UT／ITの8ステップで移行を進めました。BrSEによる検証とAIサポートを組み込んだ標準化プロセスを構築しました。 E2E SDLCを一括対応 03．ロジック同等性保証 正式テストを実施する前に業務ルールを厳格に検証しました。トレーサビリティマトリクスと回帰テストを活用し、移行前後におけるロジックの同等性を確認しました。 100％ロジック同等性を担保 04．AI支援開発 GenAIを活用してRPGのロジックを理解し、テストシナリオを自動生成しました。高リスクのモジュールについてはピアレビューを実施し、複数の観点から品質を確認しました。 多層的に品質を確認 導入効果 保守性・拡張性の向上... さらに読む

RPG／AS400の証券管理システムをJava 21・ReactJSへ刷新

本プロジェクトでは、RPG／AS400で構築された証券管理システムを、Java 21・ReactJSを採用したWeb基盤へ刷新しました。総工数は170 MM、15名の開発体制で、12カ月にわたり対応しました。 プロジェクト概要 対象システム 証券管理システム 総工数 170 MM 期間 12カ月 開発体制 15名 システム移行の概要 移行前の証券管理システムでは、RPG ILE、AS400、DB2/400、Legacy Encodingを使用していました。本プロジェクトでは、バックエンドにJava 21、Spring Boot、Oracle RDBMS、UTF-8、フロントエンドにReactJS SPA、Bootstrap 5、GraphQL、i18nを採用し、Web基盤へ刷新しました。 Legacy Modern System RPG ILE AS400 DB2/400 Legacy Encoding Backend：Java 21、Spring Boot、Oracle RDBMS、UTF-8 Frontend：ReactJS SPA、Bootstrap 5、GraphQL、i18n DevOps：Jenkins、Docker、SonarQube、Keycloak NTQの担当範囲・進め方 01．リバースエンジニアリング 既存のRPGソースを一行ずつ解析しました。AIを活用して複雑なロジックを読み解き、テストケースを提案することで、システム内に存在する隠れたロジックを抽出しました。 隠れロジックを完全抽出 02．8ステップ標準プロセス 分析、設計、実装、Q&A、更新、セルフテスト、BrSE検証、UT／ITの8ステップで移行を進めました。BrSEによる検証とAIサポートを組み込んだ標準化プロセスを構築しました。 E2E SDLCを一括対応 03．ロジック同等性保証 正式テストを実施する前に業務ルールを厳格に検証しました。トレーサビリティマトリクスと回帰テストを活用し、移行前後におけるロジックの同等性を確認しました。 100％ロジック同等性を担保 04．AI支援開発 GenAIを活用してRPGのロジックを理解し、テストシナリオを自動生成しました。高リスクのモジュールについてはピアレビューを実施し、複数の観点から品質を確認しました。 多層的に品質を確認 導入効果 保守性・拡張性の向上...

本プロジェクトでは、COBOL 85／IFASで構築されたコア販売システムにAIを活用し、C# .NET 9／Oracle 19cのモダンシステムへ再構築しました。総工数は200+ MM、20+名の開発体制で対応し、AIの活用により工数を40～50％削減しました。 プロジェクト概要 総工数 200+ MM 開発体制 20+名 AI活用による工数削減 40～50％ システム移行の概要 移行前のシステムでは、COBOL 85、IFAS、NEC独自ツールのSortKit、Shift-JISを使用していました。本プロジェクトでは、これらをC# .NET 9.0、Oracle 19c、UTF-8、Clean Architectureを採用したモダンシステムへ移行しました。 Legacy Modern System COBOL 85 IFAS NEC独自ツール（SortKit） Shift-JIS C# .NET 9.0 Oracle 19c UTF-8 Clean Architecture 移行支援ツール：ANTLR4 AST解析｜GenAI設計書生成｜Binary Comparator NTQのアプローチ 01．AST解析＋設計書自動生成 既存システムでは、COBOLの業務ロジックがブラックボックス化しており、システムの改修や拡張が困難という課題がありました。 NTQは、ANTLR4とGenAIを活用して業務ロジックを可視化しました。また、日本語の基本設計書・詳細設計書を自動生成し、NTQのエンジニアがレビューして完成させました。 業務ロジックを可視化・設計資産を再生 02．オープン基盤への移行 従来のシステムでは、ベンダーロックインと高額なライセンス費用の継続的な負担が課題となっていました。 そこで、NEC独自のIFAS基盤からC# .NET 9／Oracle 19cへ移行し、NECライセンスへの依存を解消しました。 ベンダーロックインを解消・TCOを削減 03．性能維持・同等性検証 大規模なCOBOLバッチ処理を.NETへ移行するにあたり、処理性能が低下するリスクがありました。 NTQは、ページネーションとストリーミング処理を取り入れた設計によって、バッチ性能を維持しました。また、新旧システムの出力を自動照合し、ロジックの同等性を検証しました。... さらに読む

COBOLコア販売システムのモダナイゼーション

本プロジェクトでは、COBOL 85／IFASで構築されたコア販売システムにAIを活用し、C# .NET 9／Oracle 19cのモダンシステムへ再構築しました。総工数は200+ MM、20+名の開発体制で対応し、AIの活用により工数を40～50％削減しました。 プロジェクト概要 総工数 200+ MM 開発体制 20+名 AI活用による工数削減 40～50％ システム移行の概要 移行前のシステムでは、COBOL 85、IFAS、NEC独自ツールのSortKit、Shift-JISを使用していました。本プロジェクトでは、これらをC# .NET 9.0、Oracle 19c、UTF-8、Clean Architectureを採用したモダンシステムへ移行しました。 Legacy Modern System COBOL 85 IFAS NEC独自ツール（SortKit） Shift-JIS C# .NET 9.0 Oracle 19c UTF-8 Clean Architecture 移行支援ツール：ANTLR4 AST解析｜GenAI設計書生成｜Binary Comparator NTQのアプローチ 01．AST解析＋設計書自動生成 既存システムでは、COBOLの業務ロジックがブラックボックス化しており、システムの改修や拡張が困難という課題がありました。 NTQは、ANTLR4とGenAIを活用して業務ロジックを可視化しました。また、日本語の基本設計書・詳細設計書を自動生成し、NTQのエンジニアがレビューして完成させました。 業務ロジックを可視化・設計資産を再生 02．オープン基盤への移行 従来のシステムでは、ベンダーロックインと高額なライセンス費用の継続的な負担が課題となっていました。 そこで、NEC独自のIFAS基盤からC# .NET 9／Oracle 19cへ移行し、NECライセンスへの依存を解消しました。 ベンダーロックインを解消・TCOを削減 03．性能維持・同等性検証 大規模なCOBOLバッチ処理を.NETへ移行するにあたり、処理性能が低下するリスクがありました。 NTQは、ページネーションとストリーミング処理を取り入れた設計によって、バッチ性能を維持しました。また、新旧システムの出力を自動照合し、ロジックの同等性を検証しました。...

■概要 このシステムは原油、化学産業、その他多くの製造業などの産業業界にサービスを提供するクラウドベース(AWS)のシステム。その他、レポートの多くのタイプから情報を抽出し、同様のレポートを検索するなど、企業がレポートコンテンツを自動的に管理および分析するのに役立つ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Python, Tensorflow, Pytorch, AWS MySQL, Amazon S3, Flask, nginx, Git, Redmine, Doccano, Spacy ■主な機能 ・AWSでのレポート管理・AIによるテキストの構造分析・AIによる同様のレポートの推奨 さらに読む

スマート・ドキュメント・システム（オフショア開発事例）

■概要 このシステムは原油、化学産業、その他多くの製造業などの産業業界にサービスを提供するクラウドベース(AWS)のシステム。その他、レポートの多くのタイプから情報を抽出し、同様のレポートを検索するなど、企業がレポートコンテンツを自動的に管理および分析するのに役立つ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Python, Tensorflow, Pytorch, AWS MySQL, Amazon S3, Flask, nginx, Git, Redmine, Doccano, Spacy ■主な機能 ・AWSでのレポート管理・AIによるテキストの構造分析・AIによる同様のレポートの推奨

■概要 会社のすべてのカテゴリを管理できる文書管理用クラウドサービス。ユーザーは、商品管理作業に必要な機能を自由に組み合わせることができ、実際の製品を低コストで簡単に管理できる。書類またはExcelの台帳管理とビジュアルインベントリが限界に達しているなか顧客課題の解決に役立つシステムとなっている。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Ninja framework, Postgresql, Java 1.7, Tomcat 7+, Redis 5, Apache 2.4, Postgres 9+, Eclipse, PGAdmin, AWS ■主な機能 ・固定資産管理・IT資産管理・重要な文書と契約の管理・ツール管理・在庫/消耗品管理 さらに読む

文書管理システム（オフショア開発事例）

■概要 会社のすべてのカテゴリを管理できる文書管理用クラウドサービス。ユーザーは、商品管理作業に必要な機能を自由に組み合わせることができ、実際の製品を低コストで簡単に管理できる。書類またはExcelの台帳管理とビジュアルインベントリが限界に達しているなか顧客課題の解決に役立つシステムとなっている。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Ninja framework, Postgresql, Java 1.7, Tomcat 7+, Redis 5, Apache 2.4, Postgres 9+, Eclipse, PGAdmin, AWS ■主な機能 ・固定資産管理・IT資産管理・重要な文書と契約の管理・ツール管理・在庫/消耗品管理

■概要 ライブ360ビデオキャプチャとブロードキャストのサービス。数回クリックするだけで、教育者は学習セッションをキャプチャし、Webにストリーミングできる。離れた場所にいる生徒は、ライブビデオに参加して教育者と対話できる。セッションが終了すると、セッションを保存して整理し、再生、レビューを行う。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 AngularJS 4, Typescript, React Native ■主な機能 ・管理コース・360ライブストリーミング・360再生として記録されたライブストリーム・教室ツール：ブックマーク、出席、質問、クイズ、添付ファイル さらに読む

e- ラーニングプラットフォームのSyminar（オフショア開発事例）

■概要 ライブ360ビデオキャプチャとブロードキャストのサービス。数回クリックするだけで、教育者は学習セッションをキャプチャし、Webにストリーミングできる。離れた場所にいる生徒は、ライブビデオに参加して教育者と対話できる。セッションが終了すると、セッションを保存して整理し、再生、レビューを行う。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 AngularJS 4, Typescript, React Native ■主な機能 ・管理コース・360ライブストリーミング・360再生として記録されたライブストリーム・教室ツール：ブックマーク、出席、質問、クイズ、添付ファイル

■概要 組織向けのカレンダー。CLDとGoogleカレンダーの全イベントを相互に同期。つまり、CLDのイベントはGoogleカレンダーと同期され、その逆も同様。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, NodeJS, nginx, Jetty ■主な機能 ログイン：GoogleアカウントまたはCloudstepアカウントの使用組織：組織全体の共同カレンダーの提供Googleカレンダーとの統合：すべてのイベントをGoogleカレンダーと同期ビュー：ユーザーのイベント/日付のタスクリスト/週、月の表示フィルター：複数のレベル（組織、ロール…）でのユーザー権利のフィルタリング休日のスケジュール：組織グループの休暇を作成し、各国の祝日にリンクし、グループごとに休暇日を設定管理（ユーザー、タスク、イベント、カレンダー）メール送信：イベントに参加しているユーザーにメールを送信 さらに読む

予約カレンダー（オフショア開発事例）

■概要 組織向けのカレンダー。CLDとGoogleカレンダーの全イベントを相互に同期。つまり、CLDのイベントはGoogleカレンダーと同期され、その逆も同様。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, NodeJS, nginx, Jetty ■主な機能 ログイン：GoogleアカウントまたはCloudstepアカウントの使用組織：組織全体の共同カレンダーの提供Googleカレンダーとの統合：すべてのイベントをGoogleカレンダーと同期ビュー：ユーザーのイベント/日付のタスクリスト/週、月の表示フィルター：複数のレベル（組織、ロール…）でのユーザー権利のフィルタリング休日のスケジュール：組織グループの休暇を作成し、各国の祝日にリンクし、グループごとに休暇日を設定管理（ユーザー、タスク、イベント、カレンダー）メール送信：イベントに参加しているユーザーにメールを送信

■概要 Excersiseはスポーツが好きな人に向けて開発されたアプリ。ユーザーが作成したグループで友達と予定をあわせて練習したり、メンバーの練習の進捗状況を確認したりできる。また、他のユーザーとチャットしたり、通知したりする機能もある。 支払い方法はNaverのみ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NodeJS, ReactJS, React Native, NestJS ■主な機能 ・エクササイズグループ管理・グループ管理ファイルのリーダーとして登録・練習後のリーダー評価・チャット・アプリユーザーへのプッシュ通知の自動送信・練習グループ、イベント、FAQ情報、チュートリアル、静的ページ、クーポンの管理・韓国の人気のある支払いゲートウェイを介した支払い さらに読む

エクササイズ提供するアプリケーション（オフショア開発事例）

■概要 Excersiseはスポーツが好きな人に向けて開発されたアプリ。ユーザーが作成したグループで友達と予定をあわせて練習したり、メンバーの練習の進捗状況を確認したりできる。また、他のユーザーとチャットしたり、通知したりする機能もある。 支払い方法はNaverのみ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NodeJS, ReactJS, React Native, NestJS ■主な機能 ・エクササイズグループ管理・グループ管理ファイルのリーダーとして登録・練習後のリーダー評価・チャット・アプリユーザーへのプッシュ通知の自動送信・練習グループ、イベント、FAQ情報、チュートリアル、静的ページ、クーポンの管理・韓国の人気のある支払いゲートウェイを介した支払い

■概要 Fitzroy Football Clubは、オーストラリアを拠点とする非常に人気のあるサッカーチーム。開発チームは、ショートメッセージサービス（SMS）、eコマース、ソーシャルメディアを管理。NTQは、Fitzroyの開発チームと協力して、サッカープレーヤー、ファンに情報を提供し、サッカー製品の売買ができるウェブアプリケーションを開発。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Business Catalyst, Siteglide ■主な機能 ・会員 ・クラブ情報 ・ニュースとイベント ・サッカー ・コミュニティビジネス ・ショップ さらに読む

のコンテンツ管理システムおよびコマース（オフショア開発事例）

■概要 Fitzroy Football Clubは、オーストラリアを拠点とする非常に人気のあるサッカーチーム。開発チームは、ショートメッセージサービス（SMS）、eコマース、ソーシャルメディアを管理。NTQは、Fitzroyの開発チームと協力して、サッカープレーヤー、ファンに情報を提供し、サッカー製品の売買ができるウェブアプリケーションを開発。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Business Catalyst, Siteglide ■主な機能 ・会員 ・クラブ情報 ・ニュースとイベント ・サッカー ・コミュニティビジネス ・ショップ

■概要 団体健康診断プロセスを支援するクラウドベースの健康診断支援プラットフォームです。 WEBにて健康診断の予約を行い、各種オプション検査もわかりやすく説明します。事前問診はWEBにて行われ、リマインド機能の搭載で記入忘れや書類忘れを防ぎ、ペーパーレスにも貢献します。 データ収集機能では、医療機器で取得したデータをリアルタイムに反映し、それとともに健康診断の結果をいつまでも表示することができます。 以下の4つのシステムが含まれる開発プラットフォーム。 ・WEBマスター：医療システム、会社、システムユーザーのデータベースの管理 ・WEB予約：指定された時間枠へのスケジュールの予約 ・データ収集：患者の情報、検査データおよび患者の状態の収集 ・WEB結果：患者の検査結果の出力 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 C#, Javascript, Java ■主な機能 ・WEBマスター・WEB予約・データ収集・WEB結果 さらに読む

医療プラットフォーム（オフショア開発事例）

■概要 団体健康診断プロセスを支援するクラウドベースの健康診断支援プラットフォームです。 WEBにて健康診断の予約を行い、各種オプション検査もわかりやすく説明します。事前問診はWEBにて行われ、リマインド機能の搭載で記入忘れや書類忘れを防ぎ、ペーパーレスにも貢献します。 データ収集機能では、医療機器で取得したデータをリアルタイムに反映し、それとともに健康診断の結果をいつまでも表示することができます。 以下の4つのシステムが含まれる開発プラットフォーム。 ・WEBマスター：医療システム、会社、システムユーザーのデータベースの管理 ・WEB予約：指定された時間枠へのスケジュールの予約 ・データ収集：患者の情報、検査データおよび患者の状態の収集 ・WEB結果：患者の検査結果の出力 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 C#, Javascript, Java ■主な機能 ・WEBマスター・WEB予約・データ収集・WEB結果

■概要 トーナメントモード、チャレンジモード、レギュラーモード、およびその他のラウンドオプションをサポート。個人のラウンドレコードに基づいて、ユーザーはスコアカードとショットデータの分析が確認できる。また、ラウンドデータの共有やSNS共有機能により、友達とのコミュニケーションも可能。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, C++, React Native, AngularJS 4, Jquery, bootstrap, Javascript ■主な機能 ・ミッションと報酬・スコアカード・スイングのリプレイ・比較・トナーメント さらに読む

シミュレーション技術ゴルフ（オフショア開発事例）

■概要 トーナメントモード、チャレンジモード、レギュラーモード、およびその他のラウンドオプションをサポート。個人のラウンドレコードに基づいて、ユーザーはスコアカードとショットデータの分析が確認できる。また、ラウンドデータの共有やSNS共有機能により、友達とのコミュニケーションも可能。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, C++, React Native, AngularJS 4, Jquery, bootstrap, Javascript ■主な機能 ・ミッションと報酬・スコアカード・スイングのリプレイ・比較・トナーメント

■概要 顧客は大規模な政府建設組織の一部として継続的な教育を受けたい業界関係者者に専門的なコースを提供する学校。公的調査、コース情報へのアクセス、関連するオンラインサービスの提供のためのまとまりのあるプラットフォームとして機能するWebサイトとモバイルアプリを確立することを計画。 申込者はアカウントの作成、申し込み、コースの支払い、学習進捗の確認を簡単に行うことができる。 さらに、管理者および承認者の他の機能をサポートする。 本アプリは、英語、繁体字中国語、簡体字中国語をサポート。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 ReactNative, ReacJS, NodeJS ■主な機能 ・アカウント作成・導入・適用・コースの支払い・学習プロセスの追跡 さらに読む

建設の専門能力開発の学校（オフショア開発事例）

■概要 顧客は大規模な政府建設組織の一部として継続的な教育を受けたい業界関係者者に専門的なコースを提供する学校。公的調査、コース情報へのアクセス、関連するオンラインサービスの提供のためのまとまりのあるプラットフォームとして機能するWebサイトとモバイルアプリを確立することを計画。 申込者はアカウントの作成、申し込み、コースの支払い、学習進捗の確認を簡単に行うことができる。 さらに、管理者および承認者の他の機能をサポートする。 本アプリは、英語、繁体字中国語、簡体字中国語をサポート。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 ReactNative, ReacJS, NodeJS ■主な機能 ・アカウント作成・導入・適用・コースの支払い・学習プロセスの追跡

■概要 医学研究と情報共有のための医師向けのクラウドシステムの構築。 概要：複数の病院の医師が、医療ケースに関する情報を共有し、専門知識を交換。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP, MySQL, Cake Framework, MVC architecture, Java script, HTML5, Jquery, Ajax, SVN ■主な機能 ・ユーザー管理・メッセージ・スケジュール・グループ研究管理・トピック、コメント管理・ ファイル共有 さらに読む

クラウド医療システム（オフショア開発事例）

■概要 医学研究と情報共有のための医師向けのクラウドシステムの構築。 概要：複数の病院の医師が、医療ケースに関する情報を共有し、専門知識を交換。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP, MySQL, Cake Framework, MVC architecture, Java script, HTML5, Jquery, Ajax, SVN ■主な機能 ・ユーザー管理・メッセージ・スケジュール・グループ研究管理・トピック、コメント管理・ ファイル共有

■概要 輸送会社が車両のルートを管理するために開発されたソフトウェア。主な機能は、ルートの作成と管理、ドライバーへのルートの割り当て、ドライバーの実行ルートの監視。クラウドベース（パートナーが1つのシステムを使用）とオンプレミス（パートナーごとに個別にデプロイ）の2つの形式でデプロイ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Swift, Objective C ■主な機能 会社経営部門管理ガレージ管理車両停止管理車両管理ドライバー管理ルート管理報告追跡履歴地図、GPS追跡ユーザー管理車両状態管理 さらに読む

車両ルート管理（オフショア開発事例）

■概要 輸送会社が車両のルートを管理するために開発されたソフトウェア。主な機能は、ルートの作成と管理、ドライバーへのルートの割り当て、ドライバーの実行ルートの監視。クラウドベース（パートナーが1つのシステムを使用）とオンプレミス（パートナーごとに個別にデプロイ）の2つの形式でデプロイ。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Swift, Objective C ■主な機能 会社経営部門管理ガレージ管理車両停止管理車両管理ドライバー管理ルート管理報告追跡履歴地図、GPS追跡ユーザー管理車両状態管理

■概要 大学生がパーソナリティテスト、作業に際する能力の傾向、今後の進路に関するアドバイスを受けるためのサイト。大学側が学生に招待を送り、テストを受験させる。NTQは、管理者、大学、学生などのユーザーの管理ページの利便性を向上させるため、管理プロセスの最適化、ユーザーエクスペリエンスの向上に向けた新しいドメイン機能を拡張するソリューションを提供。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP7.1, HTML5/CSS3（Sass） ■主な機能 クイズ学生のマイページ学校のバックエンド顧客のバックエンド さらに読む

パーソナリティテストアプリ（オフショア開発事例）

■概要 大学生がパーソナリティテスト、作業に際する能力の傾向、今後の進路に関するアドバイスを受けるためのサイト。大学側が学生に招待を送り、テストを受験させる。NTQは、管理者、大学、学生などのユーザーの管理ページの利便性を向上させるため、管理プロセスの最適化、ユーザーエクスペリエンスの向上に向けた新しいドメイン機能を拡張するソリューションを提供。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP7.1, HTML5/CSS3（Sass） ■主な機能 クイズ学生のマイページ学校のバックエンド顧客のバックエンド

■概要 イベント運営システム。ユーザーは、あらゆる分野のイベントへの参加登録ができる。メインサイトの他、会議予約の確認、メール送信、ユーザーアクティビティの管理を行うページがある。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 GraphQL, PHP 7.1 ■主な機能 イベントへの参加登録ミーティングの予約マーケティングのコンテンツを管理するSEPIメールシステムアクティビティ管理システム さらに読む

イベント管理ソリューション（オフショア開発事例）

■概要 イベント運営システム。ユーザーは、あらゆる分野のイベントへの参加登録ができる。メインサイトの他、会議予約の確認、メール送信、ユーザーアクティビティの管理を行うページがある。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 GraphQL, PHP 7.1 ■主な機能 イベントへの参加登録ミーティングの予約マーケティングのコンテンツを管理するSEPIメールシステムアクティビティ管理システム

■概要 ユーザーが店舗に出入りする際、パスという割引チケットを管理するシステム。 ユーザー向けモバイルアプリでは、パスを選択し、ポイントやカカオペイ(LINE Payのようなもの)で支払いができる。入出店の際はパスが自動で使用される。ショッピングポイント、システム通知の受け取りやアカウント、リスト管理が行える。 パートナー向けモバイルアプリには、事業管理、店舗管理、通知管理の機能がある。 ウェブ管理アプリでは、メンバー、ストア、収益、クーポン、利益、支払い、通知、CMSページ、バナーを管理する機能がある。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 プログラミング言語: React Native, Nodejs, Reactjs フレームワーク・プラットフォーム: Nestjs DB: PostgreSQL ミドルウェア: Nginx, docker ツール: Visual Studio Code Integration: google firebase, amazon sns ■主な機能 ・モバイル：ログイン/サインアップ・ストア：リスト、検索、フィルター・購入パス/サブスクリプションパスの登録・レギュラーストアの登録・通知・マイページ・ポイント/クーポン・利用履歴・カスタマーセンター さらに読む

チケットパス（オフショア開発事例）

■概要 ユーザーが店舗に出入りする際、パスという割引チケットを管理するシステム。 ユーザー向けモバイルアプリでは、パスを選択し、ポイントやカカオペイ(LINE Payのようなもの)で支払いができる。入出店の際はパスが自動で使用される。ショッピングポイント、システム通知の受け取りやアカウント、リスト管理が行える。 パートナー向けモバイルアプリには、事業管理、店舗管理、通知管理の機能がある。 ウェブ管理アプリでは、メンバー、ストア、収益、クーポン、利益、支払い、通知、CMSページ、バナーを管理する機能がある。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 プログラミング言語: React Native, Nodejs, Reactjs フレームワーク・プラットフォーム: Nestjs DB: PostgreSQL ミドルウェア: Nginx, docker ツール: Visual Studio Code Integration: google firebase, amazon sns ■主な機能 ・モバイル：ログイン/サインアップ・ストア：リスト、検索、フィルター・購入パス/サブスクリプションパスの登録・レギュラーストアの登録・通知・マイページ・ポイント/クーポン・利用履歴・カスタマーセンター

■概要 学校のアクティビティレポートやバスのスケジュールなど、全てをカバーする学校管理システム。このアプリは、効果的な管理に必要なすべての機能、強力な組織機能、優れたレポートカードジェネレーターを教育者に提供する。一部の機能は、生徒が学校の活動に参加することを奨励するように設計されており、学校のイベントのお知らせへのアクセス、バスの追跡、アプリの調査、課題の提出も可能。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Swift ■主な機能 1.学校の従業員・教師向けアプリ ・学校のアクティビティレポート・落とし物・お知らせ・学生の情報・ニュース 2.学生向けアプリ ・学生調査・論文・カウンセラー・落とし物・学校のイベント・バスのスケジュール さらに読む

学校管理システム（オフショア開発事例）

■概要 学校のアクティビティレポートやバスのスケジュールなど、全てをカバーする学校管理システム。このアプリは、効果的な管理に必要なすべての機能、強力な組織機能、優れたレポートカードジェネレーターを教育者に提供する。一部の機能は、生徒が学校の活動に参加することを奨励するように設計されており、学校のイベントのお知らせへのアクセス、バスの追跡、アプリの調査、課題の提出も可能。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Swift ■主な機能 1.学校の従業員・教師向けアプリ ・学校のアクティビティレポート・落とし物・お知らせ・学生の情報・ニュース 2.学生向けアプリ ・学生調査・論文・カウンセラー・落とし物・学校のイベント・バスのスケジュール

■概要 業界の実務家、特に現場の人々向けに新しいモバイルアプリのプラットフォームを設計して安全強化を目指した。 このアプリは、既存の安全管理アプリをダウンロードしている人の全てのデータを保持する。 このアプリは、主要な安全管理メッセージを統合し、現場の人々、業界の実務家、その関連者にタイムリーにキャンペーンを実施することにより、ワンストップのプラットフォームを提供する。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Blockchain, ReactNative, ReacJS, NodeJS ■主な機能 ・ゲストユーザーは、建設業界からのニュースフィード、健康と安全に関するアドバイス、出版物または発表を受け取ることができる・一般に公開されている安全確認アプリで利用可能なすべての資料の表示およびダウンロードが可能・ゲストユーザーはアプリから送信されるプッシュ通知アラートやニュースフィードアラートで、ユーザーに最新情報を伝える・ゲストユーザーはログインとアカウント作成ができる さらに読む

安全アプリケーション（オフショア開発事例）

■概要 業界の実務家、特に現場の人々向けに新しいモバイルアプリのプラットフォームを設計して安全強化を目指した。 このアプリは、既存の安全管理アプリをダウンロードしている人の全てのデータを保持する。 このアプリは、主要な安全管理メッセージを統合し、現場の人々、業界の実務家、その関連者にタイムリーにキャンペーンを実施することにより、ワンストップのプラットフォームを提供する。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Blockchain, ReactNative, ReacJS, NodeJS ■主な機能 ・ゲストユーザーは、建設業界からのニュースフィード、健康と安全に関するアドバイス、出版物または発表を受け取ることができる・一般に公開されている安全確認アプリで利用可能なすべての資料の表示およびダウンロードが可能・ゲストユーザーはアプリから送信されるプッシュ通知アラートやニュースフィードアラートで、ユーザーに最新情報を伝える・ゲストユーザーはログインとアカウント作成ができる

■概要 医療機器は、医療サービスの有効性を決定付ける3つの重要な要素の1つ。しかし、現在、医療施設の医療機器管理には、新たな病気の発生時に需給の不均衡、リソースの浪費、医療サービスの提供などの困難を引き起こす多くの欠点がある。この問題に解決するために、このシステムは医療施設での医療機器管理のワークフローをデジタル化し、 ダッシュボードとレポートを表示し、 現在の状況を分析し、計画や方向性を支援するための予測を行う。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NodeJS, ReactJS, Linux ■主な機能 ・医療機器への投資、調達の管理・医療機器の使用状況の管理・医療機器の現状管理・医療機器の品質管理・医療機器管理のソリューション統合・機器の修理、管理、メンテナンス・管理職の能力確保・透明性と明確性の確保・医療機器の使用を綿密かつ効果的に管理するための医療施設のサポート・より高レベルでの状況把握へのアクセスの確保と送信のための医療施設サポート・統計、分析の実行とそれによる正確で迅速な方向性の提供 さらに読む

AIC医療管理システム（オフショア開発事例）

■概要 医療機器は、医療サービスの有効性を決定付ける3つの重要な要素の1つ。しかし、現在、医療施設の医療機器管理には、新たな病気の発生時に需給の不均衡、リソースの浪費、医療サービスの提供などの困難を引き起こす多くの欠点がある。この問題に解決するために、このシステムは医療施設での医療機器管理のワークフローをデジタル化し、 ダッシュボードとレポートを表示し、 現在の状況を分析し、計画や方向性を支援するための予測を行う。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NodeJS, ReactJS, Linux ■主な機能 ・医療機器への投資、調達の管理・医療機器の使用状況の管理・医療機器の現状管理・医療機器の品質管理・医療機器管理のソリューション統合・機器の修理、管理、メンテナンス・管理職の能力確保・透明性と明確性の確保・医療機器の使用を綿密かつ効果的に管理するための医療施設のサポート・より高レベルでの状況把握へのアクセスの確保と送信のための医療施設サポート・統計、分析の実行とそれによる正確で迅速な方向性の提供

■概要 英語と日本語の語彙を楽しく練習するためのアプリ。単語数や学習した時間などの語彙学習プロセスを追跡することで、学習計画に基づいて、日本語能力の更なる向上に役立ちます。 このアプリは、簡単なものから難しいものまで、幅広いレベルの問題を出してくれる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 C# ■主な機能 ・履歴、項目番号、授業時間の表示・レベル、語彙数の選択・学習スタイルの選択（新しい単語、復習、バランス、全部）・カテゴリの選択・ユーザー情報の設定 さらに読む

言語学習アプリ（オフショア開発事例）

■概要 英語と日本語の語彙を楽しく練習するためのアプリ。単語数や学習した時間などの語彙学習プロセスを追跡することで、学習計画に基づいて、日本語能力の更なる向上に役立ちます。 このアプリは、簡単なものから難しいものまで、幅広いレベルの問題を出してくれる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 C# ■主な機能 ・履歴、項目番号、授業時間の表示・レベル、語彙数の選択・学習スタイルの選択（新しい単語、復習、バランス、全部）・カテゴリの選択・ユーザー情報の設定

■概要 顧客のログイン認証情報への中央管理システム。 ユーザーは一度アプリにログインするだけで、次のログインは自動的に行われる。 システムには、同時に20,000ユーザー、50個のアプリを連携できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Client: AngularJS 2, Typescript, Chrome Extension, Java Objective C Server: Ngnix, Java, Spring Framework, Spring Security, JPA ■主な機能 ・ポータル・自動ログイン・ユーザー・アプリケーションコンフィグ・デバイス追加 さらに読む

ログイン認証管理システム（オフショア開発事例）

■概要 顧客のログイン認証情報への中央管理システム。 ユーザーは一度アプリにログインするだけで、次のログインは自動的に行われる。 システムには、同時に20,000ユーザー、50個のアプリを連携できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Client: AngularJS 2, Typescript, Chrome Extension, Java Objective C Server: Ngnix, Java, Spring Framework, Spring Security, JPA ■主な機能 ・ポータル・自動ログイン・ユーザー・アプリケーションコンフィグ・デバイス追加

■概要 近年、企業は様々な理由でクラウド移行する傾向がある。 その一番の理由は、クラウドベースのソフトウェアが、オンプレミスのシステムよりも安価だからだ。更に 中小企業では、オンプレミスソフトウェアの複雑なインフラストラクチャもそれを管理するITスタッフも不足している。エンタープライズ予算管理システムを使用すると、ユーザーは財務状況、過去、現在、まさにこの数年の決定予算の管理および追跡を簡単に実施できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP,Laravel 5.8,MySQL (Aurora MySQL),Amazon Linux, Nginx, Aurora MySQL,Backlog, Git, Php Storm ■主な機能 ・損益計算書計画の管理（グループ単位）・貸借対照表計画・毎月のBSプランを管理・キャッシュフロー管理・予算レポート出力を管理（企業による経費）・収入報告計画の管理・四半期収益報告の計画を管理・四半期収入報告計画の管理（企業による経費）・ボーナスリストのマネージャー・消費税予測の管理・毎月のBSプランを管理・キャッシュフロー管理・管理営業収益と営業費用の入力を管理・一般的な入力管理・固定費BPO / ITSを入力・売掛金サイクルのインストール・運用コストサイクルを設定・資金管理・賞与引当金を入力・年金基金マネージャー・固定資産管理 さらに読む

エンタープライズ予算管理システム（オフショア開発事例）

■概要 近年、企業は様々な理由でクラウド移行する傾向がある。 その一番の理由は、クラウドベースのソフトウェアが、オンプレミスのシステムよりも安価だからだ。更に 中小企業では、オンプレミスソフトウェアの複雑なインフラストラクチャもそれを管理するITスタッフも不足している。エンタープライズ予算管理システムを使用すると、ユーザーは財務状況、過去、現在、まさにこの数年の決定予算の管理および追跡を簡単に実施できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP,Laravel 5.8,MySQL (Aurora MySQL),Amazon Linux, Nginx, Aurora MySQL,Backlog, Git, Php Storm ■主な機能 ・損益計算書計画の管理（グループ単位）・貸借対照表計画・毎月のBSプランを管理・キャッシュフロー管理・予算レポート出力を管理（企業による経費）・収入報告計画の管理・四半期収益報告の計画を管理・四半期収入報告計画の管理（企業による経費）・ボーナスリストのマネージャー・消費税予測の管理・毎月のBSプランを管理・キャッシュフロー管理・管理営業収益と営業費用の入力を管理・一般的な入力管理・固定費BPO / ITSを入力・売掛金サイクルのインストール・運用コストサイクルを設定・資金管理・賞与引当金を入力・年金基金マネージャー・固定資産管理

■概要 シンガポールの中小企業向けのデジタルチャネル上では小規模ベンダーは顧客と24時間年中無休で連絡を取り合っている。このBOTは顧客エンゲージメントを推進することを可能にする。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Angular, Nodejs ■主な機能 ・クラムボット・見積もりボット・マーケットプレイスボット・お問い合わせボット・ウェブサイトボットの再構築・予約ボットの再構築 さらに読む

チャットボットソリューション（オフショア開発事例）

■概要 シンガポールの中小企業向けのデジタルチャネル上では小規模ベンダーは顧客と24時間年中無休で連絡を取り合っている。このBOTは顧客エンゲージメントを推進することを可能にする。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Angular, Nodejs ■主な機能 ・クラムボット・見積もりボット・マーケットプレイスボット・お問い合わせボット・ウェブサイトボットの再構築・予約ボットの再構築

■概要 インドネシアの医療技術シーンは非常に人気だが、複雑なビジネスモデルが登場している。 さらに、医師の予約は依然としてマニュアル作業がメインのため面倒で、電話またはSMSを介して行われた場合には保証はない。つまり、患者にとってあまり快適な環境ではない。このアプリは、医師を訪問する必要がある時、いつでもユーザーの最初の選択肢となる。さらに最も簡単な方法で医師を予約することができる。それ以外に、医師と病院に関する最も完全で役立つ情報を提供することができた。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NextJS ■主な機能 ・キーワードに一致する医師、医療施設、専門医を検索・医師との面談予約・予約の成功のお知らせメール・医師/病院により最初の予約が変更され、他の医師/タイムスロットが提案された場合、ユーザーは提案の1つを選択して予約を更新・予約が完了またはキャンセルされない限り、ユーザーは予約をキャンセル可能 さらに読む

診療予約システム（オフショア開発事例）

■概要 インドネシアの医療技術シーンは非常に人気だが、複雑なビジネスモデルが登場している。 さらに、医師の予約は依然としてマニュアル作業がメインのため面倒で、電話またはSMSを介して行われた場合には保証はない。つまり、患者にとってあまり快適な環境ではない。このアプリは、医師を訪問する必要がある時、いつでもユーザーの最初の選択肢となる。さらに最も簡単な方法で医師を予約することができる。それ以外に、医師と病院に関する最も完全で役立つ情報を提供することができた。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 NextJS ■主な機能 ・キーワードに一致する医師、医療施設、専門医を検索・医師との面談予約・予約の成功のお知らせメール・医師/病院により最初の予約が変更され、他の医師/タイムスロットが提案された場合、ユーザーは提案の1つを選択して予約を更新・予約が完了またはキャンセルされない限り、ユーザーは予約をキャンセル可能

■概要 このアプリは、手持ちデバイスに置き換わるため、管理コストを削減できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Kotlin ■主な機能 操作制御ファイル：デバイスの操作ログの保存とエクスポート移行：旧システムから新システムへのデータ移行 さらに読む

リスク管理システム（オフショア開発事例）

■概要 このアプリは、手持ちデバイスに置き換わるため、管理コストを削減できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Kotlin ■主な機能 操作制御ファイル：デバイスの操作ログの保存とエクスポート移行：旧システムから新システムへのデータ移行

■概要 2020年2月にリリースされる予定のAndroidプラットフォーム上のスポーツアプリ。英語、中国語、日本語の3つの言語を選択できる。ドライビングセンター、コース上の練習、チャレンジといった複数の練習オプションがある。スイングを再生するシステムには、各ショットのデータ分析が含まれる。すべてが高解像度のタッチスクリーンに表示される。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Kotlin, Swift 4.2, Angular JS 1.6 ■主な機能 言語の変更：アプリの言語を英語、中国語、日本語に変更。Nasmoの保存：Nasmo情報画面にNasmoビデオを保存。通知：サーバーからのプッシュ通知を表示。 さらに読む

ゴルフプレーヤー（オフショア開発事例）

■概要 2020年2月にリリースされる予定のAndroidプラットフォーム上のスポーツアプリ。英語、中国語、日本語の3つの言語を選択できる。ドライビングセンター、コース上の練習、チャレンジといった複数の練習オプションがある。スイングを再生するシステムには、各ショットのデータ分析が含まれる。すべてが高解像度のタッチスクリーンに表示される。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java, Kotlin, Swift 4.2, Angular JS 1.6 ■主な機能 言語の変更：アプリの言語を英語、中国語、日本語に変更。Nasmoの保存：Nasmo情報画面にNasmoビデオを保存。通知：サーバーからのプッシュ通知を表示。

■概要 Android、IOS、およびバックエンドで実行されるシステム。ユーザーがまさに今、探しているスポーツコーチと出会える。まず、ユーザーはサインインするためのアカウントを作成。その後、名前を入力するだけで、コーチのリストが表示される。クリックして、コーチ情報、利用可能なコースなどの詳細情報を表示し、コースの予約を開始できる。場所やスポーツカテゴリなどの特定のフィルターに基づいて、コーチを簡単に検索できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 iOS, Android, PHP ■主な機能 バックエンド：チューター情報、コーススケジュール、ユーザー情報など、スポーツコーチデータベースの管理クライアント（Android、iOS）：場所、スポーツカテゴリ、タイムテーブルに基づいたコース、スポーツコーチの検索。コースの予約、評価。コーチへのメッセージ送信。 さらに読む

コーチ検索（オフショア開発事例）

■概要 Android、IOS、およびバックエンドで実行されるシステム。ユーザーがまさに今、探しているスポーツコーチと出会える。まず、ユーザーはサインインするためのアカウントを作成。その後、名前を入力するだけで、コーチのリストが表示される。クリックして、コーチ情報、利用可能なコースなどの詳細情報を表示し、コースの予約を開始できる。場所やスポーツカテゴリなどの特定のフィルターに基づいて、コーチを簡単に検索できる。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 iOS, Android, PHP ■主な機能 バックエンド：チューター情報、コーススケジュール、ユーザー情報など、スポーツコーチデータベースの管理クライアント（Android、iOS）：場所、スポーツカテゴリ、タイムテーブルに基づいたコース、スポーツコーチの検索。コースの予約、評価。コーチへのメッセージ送信。

■概要 家庭用医療機器および医療施設、健康管理ソフトウェア、健康改善サービスを開発、製造するメーカーのアイデア管理システム。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP ■主な機能 ・ログイン ・テーマリスト ・プロジェクトの追加、編集 ・会議リスト ・イノベーションアプリのリスト ・イノベーションアプリの追加、編集、詳細 ・コマンドログデータ ・Excelのインポート さらに読む

医療機器管理システム（オフショア開発事例）

■概要 家庭用医療機器および医療施設、健康管理ソフトウェア、健康改善サービスを開発、製造するメーカーのアイデア管理システム。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP ■主な機能 ・ログイン ・テーマリスト ・プロジェクトの追加、編集 ・会議リスト ・イノベーションアプリのリスト ・イノベーションアプリの追加、編集、詳細 ・コマンドログデータ ・Excelのインポート

■概要 ・導入先：湘南産業振興財団様 ・記事転載元：iLUTon（NTQ協力企業） ■お客様の声 上級主査　木下直幸　様 当財団は中⼩企業向けの福利厚⽣サービスや個⼈・企業向けセミナーやイベント、藤沢市融資制度の受付窓⼝など多岐にわたる業務を⾏っており、来館者が頻繁に訪れています。 Pマーク認定を取得済ではあるため、離席中にPCのWindowsロック作業が必須でありますが、これにより来館者を待たせることになり、スムーズな運⽤が⾏える状況とは⾔えませんでした。 そこでiLUTonを導⼊することとなりました。導⼊後は離席においても意識せずWindowsロックができるため、来館者を待たせることも減り、着席後のログイン作業も⼿⼊⼒の必要がないため、時間短縮へと繋がりました。 また来館企業は社内会議室へ向かう際、導線上にあるPCがあるため、ヒューマンエラーによるWindowsロック忘れにおける所内情報流出の危険度が低下すると考えています。 さらに読む

iLUTon導入事例（導入先：公益財団法⼈ 湘南産業振興財団様）（自社プロダクト事例）

■概要 ・導入先：湘南産業振興財団様 ・記事転載元：iLUTon（NTQ協力企業） ■お客様の声 上級主査　木下直幸　様 当財団は中⼩企業向けの福利厚⽣サービスや個⼈・企業向けセミナーやイベント、藤沢市融資制度の受付窓⼝など多岐にわたる業務を⾏っており、来館者が頻繁に訪れています。 Pマーク認定を取得済ではあるため、離席中にPCのWindowsロック作業が必須でありますが、これにより来館者を待たせることになり、スムーズな運⽤が⾏える状況とは⾔えませんでした。 そこでiLUTonを導⼊することとなりました。導⼊後は離席においても意識せずWindowsロックができるため、来館者を待たせることも減り、着席後のログイン作業も⼿⼊⼒の必要がないため、時間短縮へと繋がりました。 また来館企業は社内会議室へ向かう際、導線上にあるPCがあるため、ヒューマンエラーによるWindowsロック忘れにおける所内情報流出の危険度が低下すると考えています。

■概要 ・導入先：医療法人明徳会　総合新川橋病院様 ・記事転載元：iLUTon（NTQ協力企業） ■お客様の声 「患者さんやご家族の大切な情報を守る」「スムーズなPC業務への復帰」を同時に実現できました。 従来の手動によるPCのロックについて、「これまでは各々で、離席のときは必ずPCのロックすることを徹底・指導・実施しておりましたが、患者さんやご家族の大切な情報を扱う当院として、より安心安全な環境を整えることはできないか」という思いがありました。 この度、院長室と管理部署にiLUTon（イルトン）の導入してセキュリティ環境が整備されたことで、急な呼び出しにも安心して席を外すことができるようになりました。 また、想定していなかった効果も感じております。スマートカードキーによる認証でアンロック後、すぐにPC業務に復帰できるようになったことです。 ちょっとしたPCのアンロック操作がスマートカードキーによる認証に代わっただけですが、PCのキーボード操作もなく、すぐにPCが使える状態になるこの快適さは、使い続けていく中で感じることだと思います。 さらに読む

iLUTon導入事例（導入先：医療法人明徳会様）（自社プロダクト事例）

■概要 ・導入先：医療法人明徳会　総合新川橋病院様 ・記事転載元：iLUTon（NTQ協力企業） ■お客様の声 「患者さんやご家族の大切な情報を守る」「スムーズなPC業務への復帰」を同時に実現できました。 従来の手動によるPCのロックについて、「これまでは各々で、離席のときは必ずPCのロックすることを徹底・指導・実施しておりましたが、患者さんやご家族の大切な情報を扱う当院として、より安心安全な環境を整えることはできないか」という思いがありました。 この度、院長室と管理部署にiLUTon（イルトン）の導入してセキュリティ環境が整備されたことで、急な呼び出しにも安心して席を外すことができるようになりました。 また、想定していなかった効果も感じております。スマートカードキーによる認証でアンロック後、すぐにPC業務に復帰できるようになったことです。 ちょっとしたPCのアンロック操作がスマートカードキーによる認証に代わっただけですが、PCのキーボード操作もなく、すぐにPCが使える状態になるこの快適さは、使い続けていく中で感じることだと思います。

■概要 保険会社向けの顧客管理システムの開発。膨大な顧客データ情報へのアクセスと管理を支援するために、Webベースのソリューションを構築しました ■課題＆対策 お客様担当者の時間確保が難しかった背景もあり、仕様確認の効率を向上させるため、日本人の担当が週1回現場へ入り、要件や仕様確認を行いました。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 JS,Angular8、Nginx、docker、VSCode、Ngx-chart、ng2-chart ■主な機能 カスタマーサービス担当者（コールセンター）と運用担当者（バックオフィス）が正確かつ迅速にエンドクライアントにサービスを提供できるようにする、ウェブベースの顧客関係管理アプリケーション。 さらに読む

保険会社向け顧客管理システム（オフショア開発事例）

■概要 保険会社向けの顧客管理システムの開発。膨大な顧客データ情報へのアクセスと管理を支援するために、Webベースのソリューションを構築しました ■課題＆対策 お客様担当者の時間確保が難しかった背景もあり、仕様確認の効率を向上させるため、日本人の担当が週1回現場へ入り、要件や仕様確認を行いました。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 JS,Angular8、Nginx、docker、VSCode、Ngx-chart、ng2-chart ■主な機能 カスタマーサービス担当者（コールセンター）と運用担当者（バックオフィス）が正確かつ迅速にエンドクライアントにサービスを提供できるようにする、ウェブベースの顧客関係管理アプリケーション。

■概要 ・導入先企業：大一電機株式会社　様 ・導入先企業業界：鉄鋼・金属・鉱業 ・導入支援企業（パートナー）：ダイナリンクス合同会社　様 ■導入前の課題 ・スタッフ間の情報共有の不足によるクレーム発生 ・メールによる情報共有ではスタッフでの負担が大きかった ■パートナー（販売店）様の声 「enkommを使って業務効率が大きく改善！」 初めまして、ダイナリンクス合同会社代表の松井と申します。主に企業に対する経営サポートやIT導入サポートをしております。この度、NTQジャパン様のenKommを大一電機様に導入いたしました。 さて、今回enKommを大一電機様に提案した理由は、業務改善に最適だと感じたからです。大一電機様の課題は情報の共有でした。以前は重要な情報が全社に共有されず、それがクレームの原因になるという課題がありました。また、メールでは文面を記入するまでのステップが多く、宛先を選択するのにも時間がかかります。特に大一電機様のスタッフは半数以上が外国人のためメールだとハードルが高かったのですが、チャット形式だと気軽に入力したり写真を添付したりできるため、導入へのハードルが低かったのも魅力的でした。 enKommを導入してから、誰かが投稿するだけで全員に通知が行くため情報共有が簡単で迅速になりました。そのためチーム意識も向上しました。また、現場自ら業務改善というグループを作り、写真でビフォーアフターを投稿し、チームリーダーがそれを評価するような取り組みも行わるようになりました。 結果、チーム意識の向上による業務改善が進み、利益率も改善されております。enKommは、他のツールと違いカスタマイズやアドオンができるのも大きなメリットです。企業にあった機能を拡張していけるのは他のプロダクトにはない魅力だと思います。　 皆様も是非、enKommで価値ある情報を社内で共有し、企業の成長につなげてください。 さらに読む

enKomm導入事例（導入先：大一電機株式会社様）（自社プロダクト事例）

■概要 ・導入先企業：大一電機株式会社　様 ・導入先企業業界：鉄鋼・金属・鉱業 ・導入支援企業（パートナー）：ダイナリンクス合同会社　様 ■導入前の課題 ・スタッフ間の情報共有の不足によるクレーム発生 ・メールによる情報共有ではスタッフでの負担が大きかった ■パートナー（販売店）様の声 「enkommを使って業務効率が大きく改善！」 初めまして、ダイナリンクス合同会社代表の松井と申します。主に企業に対する経営サポートやIT導入サポートをしております。この度、NTQジャパン様のenKommを大一電機様に導入いたしました。 さて、今回enKommを大一電機様に提案した理由は、業務改善に最適だと感じたからです。大一電機様の課題は情報の共有でした。以前は重要な情報が全社に共有されず、それがクレームの原因になるという課題がありました。また、メールでは文面を記入するまでのステップが多く、宛先を選択するのにも時間がかかります。特に大一電機様のスタッフは半数以上が外国人のためメールだとハードルが高かったのですが、チャット形式だと気軽に入力したり写真を添付したりできるため、導入へのハードルが低かったのも魅力的でした。 enKommを導入してから、誰かが投稿するだけで全員に通知が行くため情報共有が簡単で迅速になりました。そのためチーム意識も向上しました。また、現場自ら業務改善というグループを作り、写真でビフォーアフターを投稿し、チームリーダーがそれを評価するような取り組みも行わるようになりました。 結果、チーム意識の向上による業務改善が進み、利益率も改善されております。enKommは、他のツールと違いカスタマイズやアドオンができるのも大きなメリットです。企業にあった機能を拡張していけるのは他のプロダクトにはない魅力だと思います。　 皆様も是非、enKommで価値ある情報を社内で共有し、企業の成長につなげてください。

■概要 大手タイヤ企業向けの販売支援管理システムの開発。各代理店の販売活動をサポートし、Salesforce CRMを使用する企業向けの営業管理システムの一部です。 ■課題＆対策 ・複雑な業務：作業を分解し、各モジュールの要件を明確にし、統合の影響を評価し、ソリューションをご提案。 ・仕様書が名明確ではないこと：お客様と密に連携し、認識ズレないように、定期的にデモを実施。 ■NTQの作業範囲 ソリューション提案、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術 Swift, SOQL, Salesforce ■主な機能 ・顧客の情報及び車両情報を登録・更新・検索 ・タイヤと車両を確認し 顧客に適した製品やサービスを勧めるレコメンド機能 ・車両のダイヤや関連サービスについてご意見をヒアリング ・商品を検索し、簡易見積もりを作成、値段を比較 ・商品を注文し、決済方法を選択 さらに読む

販売活動の管理をサポートするシステム（オフショア開発事例）

■概要 大手タイヤ企業向けの販売支援管理システムの開発。各代理店の販売活動をサポートし、Salesforce CRMを使用する企業向けの営業管理システムの一部です。 ■課題＆対策 ・複雑な業務：作業を分解し、各モジュールの要件を明確にし、統合の影響を評価し、ソリューションをご提案。 ・仕様書が名明確ではないこと：お客様と密に連携し、認識ズレないように、定期的にデモを実施。 ■NTQの作業範囲 ソリューション提案、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術 Swift, SOQL, Salesforce ■主な機能 ・顧客の情報及び車両情報を登録・更新・検索 ・タイヤと車両を確認し 顧客に適した製品やサービスを勧めるレコメンド機能 ・車両のダイヤや関連サービスについてご意見をヒアリング ・商品を検索し、簡易見積もりを作成、値段を比較 ・商品を注文し、決済方法を選択

■概要 製薬企業向け販売管理システムの開発。営業担当者間の連携促進、及び日常業務の効率化目的において重視したシステム開発となりました。販売管理システムまたはCRMを活用することにより、各企業はチームワークを向上、一般的な管理業務を削減、最終的には望ましい販売目標の達成が可能となります。 このプラットフォームは、データを分析し、関連情報を含む読みやすいチャートやグラフを作成できる他、高度なデータ追跡と詳細な販売報告書を提供することが可能である。オンプレミスモデルを前提に展開しています。 ■課題＆対策 先方様の担当者は複数の案件を掛け持ちしていたので、仕様確認するため、日本人の担当が週1回現場へ入り、要件や仕様確認を行った。 ■NTQの作業範囲 基本設計、詳細設計、コーディング、テスト ■技術 C#、VBA、SQL server ■主な機能 ・帳票閲覧 ・CSV出力 ・実績調整登録 ・営業部計出力 さらに読む

販売管理システム（オフショア開発事例）

■概要 製薬企業向け販売管理システムの開発。営業担当者間の連携促進、及び日常業務の効率化目的において重視したシステム開発となりました。販売管理システムまたはCRMを活用することにより、各企業はチームワークを向上、一般的な管理業務を削減、最終的には望ましい販売目標の達成が可能となります。 このプラットフォームは、データを分析し、関連情報を含む読みやすいチャートやグラフを作成できる他、高度なデータ追跡と詳細な販売報告書を提供することが可能である。オンプレミスモデルを前提に展開しています。 ■課題＆対策 先方様の担当者は複数の案件を掛け持ちしていたので、仕様確認するため、日本人の担当が週1回現場へ入り、要件や仕様確認を行った。 ■NTQの作業範囲 基本設計、詳細設計、コーディング、テスト ■技術 C#、VBA、SQL server ■主な機能 ・帳票閲覧 ・CSV出力 ・実績調整登録 ・営業部計出力

■概要 企業向け新卒者採用プラットフォームの開発。候補者全員データをスキャンして、求人票を直接送信できる機能等をはじめとしたシステムです。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 ・言語：PHP ・Framework：FuelPHP  ・DB：Mysql、Redis ・Middleware：Vagrant ・ツール：Virtualbox、GIT、Wecker ・統合：Google calendar、Facebook、Google、Twitter ■主な機能 ・管理者、オファーリスト、オファーウィザード(協業)、協業管理、学生管理、会社向け、登録 ・初期設定、検索、プロフィール詳細の表示、オファー、選択管理一覧、簡単なスケジュール調整 さらに読む

新卒者採用管理システム （オフショア開発事例）

■概要 企業向け新卒者採用プラットフォームの開発。候補者全員データをスキャンして、求人票を直接送信できる機能等をはじめとしたシステムです。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 ・言語：PHP ・Framework：FuelPHP  ・DB：Mysql、Redis ・Middleware：Vagrant ・ツール：Virtualbox、GIT、Wecker ・統合：Google calendar、Facebook、Google、Twitter ■主な機能 ・管理者、オファーリスト、オファーウィザード(協業)、協業管理、学生管理、会社向け、登録 ・初期設定、検索、プロフィール詳細の表示、オファー、選択管理一覧、簡単なスケジュール調整

■概要 保険パッケージ商品の販売支援システムの開発。保険パッケージの紹介・販売サイトの最新化・顧客やパートナーにとってより使いやすくするために再設計するプロジェクト。 ■課題・対策 自社の業績だけではなく、代理店の業績、契約等まで管理、データの分析BIを構築。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java、Spring MVC、Thymeleaf、Postgres DB、Redis、Ansible ■主な機能 ・申し込み追跡 ・営業支援ツール ・代理店へリード顧客管理 ・契約管理 ・業績報告・集計 ・BIダッシュボード さらに読む

保険パッケージ商品の販売支援システム （オフショア開発事例）

■概要 保険パッケージ商品の販売支援システムの開発。保険パッケージの紹介・販売サイトの最新化・顧客やパートナーにとってより使いやすくするために再設計するプロジェクト。 ■課題・対策 自社の業績だけではなく、代理店の業績、契約等まで管理、データの分析BIを構築。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Java、Spring MVC、Thymeleaf、Postgres DB、Redis、Ansible ■主な機能 ・申し込み追跡 ・営業支援ツール ・代理店へリード顧客管理 ・契約管理 ・業績報告・集計 ・BIダッシュボード

■概要 歯科医院管理システムの開発。診療予約から患者の情報・診察情報・治療計画・売上・費用まで完全に管理することで時間、労力、コストの節約することができます。 ■課題・対策 課題: ⁠ほとんどの診療所が業務を管理する為に古いシステムを使用していました。状況として、各システムのデータベースを管理する方法が異なり、顧客のデータが損なわれていないよう、旧システムからDentalFlowへのデータの移行は非常に困難であった。 対策: ⁠旧システムのデータを深く調査し適切な解決策を提示しながらの実行。 ■NTQの作業範囲 設計、コーディング、単体テスト、受け入れテスト ■技術 ・Web: Laravel、VueJS、jQuery、Bootstrap ・アプリ: React Native (Language) ・サーバー: CentOS、Apache、NodeJS、PHP ■主な機能 ・予約管理 ・カルテ管理 ・患者の費用管理 ・売上管理集計レポート ・クリニックの歯医者・スタッフ情報管理 ・スタッフの労働時間管理 ・クリニック内のスタッフ役割権限付与の管理 さらに読む

歯科医院管理システム（オフショア開発事例）

■概要 歯科医院管理システムの開発。診療予約から患者の情報・診察情報・治療計画・売上・費用まで完全に管理することで時間、労力、コストの節約することができます。 ■課題・対策 課題: ⁠ほとんどの診療所が業務を管理する為に古いシステムを使用していました。状況として、各システムのデータベースを管理する方法が異なり、顧客のデータが損なわれていないよう、旧システムからDentalFlowへのデータの移行は非常に困難であった。 対策: ⁠旧システムのデータを深く調査し適切な解決策を提示しながらの実行。 ■NTQの作業範囲 設計、コーディング、単体テスト、受け入れテスト ■技術 ・Web: Laravel、VueJS、jQuery、Bootstrap ・アプリ: React Native (Language) ・サーバー: CentOS、Apache、NodeJS、PHP ■主な機能 ・予約管理 ・カルテ管理 ・患者の費用管理 ・売上管理集計レポート ・クリニックの歯医者・スタッフ情報管理 ・スタッフの労働時間管理 ・クリニック内のスタッフ役割権限付与の管理

■概要 自社サイト、求人広告、電話など、すべての応募者をまとめた採用管理システムの開発。管理画面から様々な求人媒体にいつでも掲載の申込みが可能。また、自社サイト掲載の求人原稿で、スムーズに発注できます。更に応募、連絡、面接、選考など、採用までの選考状況を記録し、どこに時間がかかっているのか、分析することが可能としたシステムです。 ■課題・対策 大小50求人媒体以上と連携しています。求人媒体はぞれぞれ異なる項目とデータフォーマットを持つため、データ処理とマッチングは手動で行って非常に時間がかかる。共通APIを提供して処理の項目・データフォーマットを統一させることで、処理・マッチングの正確度とスピードを向上させました。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、コーディング、テスト、リリース、運用・保守 ■技術 Java、Spring MVC、Thymeleaf、Postgres DB、Redis、Ansible ■主な機能 ・オリジナル採用サイト作成 ・SEO（検索エンジン最適化） ・多言語採用サイト ・面談日程管理 ・動画面接 ・求人案件管理 ・応募者情報管理 ・求人媒体応募情報の取り込み ・応募分析レポート ・LINE・SMS対応 さらに読む

アルバイト・パートの採用管理システム （オフショア開発事例）

■概要 自社サイト、求人広告、電話など、すべての応募者をまとめた採用管理システムの開発。管理画面から様々な求人媒体にいつでも掲載の申込みが可能。また、自社サイト掲載の求人原稿で、スムーズに発注できます。更に応募、連絡、面接、選考など、採用までの選考状況を記録し、どこに時間がかかっているのか、分析することが可能としたシステムです。 ■課題・対策 大小50求人媒体以上と連携しています。求人媒体はぞれぞれ異なる項目とデータフォーマットを持つため、データ処理とマッチングは手動で行って非常に時間がかかる。共通APIを提供して処理の項目・データフォーマットを統一させることで、処理・マッチングの正確度とスピードを向上させました。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、コーディング、テスト、リリース、運用・保守 ■技術 Java、Spring MVC、Thymeleaf、Postgres DB、Redis、Ansible ■主な機能 ・オリジナル採用サイト作成 ・SEO（検索エンジン最適化） ・多言語採用サイト ・面談日程管理 ・動画面接 ・求人案件管理 ・応募者情報管理 ・求人媒体応募情報の取り込み ・応募分析レポート ・LINE・SMS対応

■概要 保険企業向けの保険契約と医療記録の統合管理システムの開発。このアプリケーションは顧客がアカウントを作成し、医療カード情報を追跡できるのに役立つ。このシステムにより医療記録管理が簡素化され、提供されるサービスの質が向上することが期待されています。 ■課題・対策 これまで医療記録と保険契約のデータを別々管理されたことを統合し、一括管理できるように開発 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Typescript、 React Native 0.63、 NestJS v7、ReactJS 16.14.0 ■主な機能 ・保険証の表 ・医者の検索 ・プロモーションリストの表示 ・製品リストの表示 ・生体認証ログイン ・顧客管理、計画管理 ・医師の管理 ・ユーザー管理 さらに読む

保険契約と医療記録の統合管理システム（オフショア開発事例）

■概要 保険企業向けの保険契約と医療記録の統合管理システムの開発。このアプリケーションは顧客がアカウントを作成し、医療カード情報を追跡できるのに役立つ。このシステムにより医療記録管理が簡素化され、提供されるサービスの質が向上することが期待されています。 ■課題・対策 これまで医療記録と保険契約のデータを別々管理されたことを統合し、一括管理できるように開発 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 Typescript、 React Native 0.63、 NestJS v7、ReactJS 16.14.0 ■主な機能 ・保険証の表 ・医者の検索 ・プロモーションリストの表示 ・製品リストの表示 ・生体認証ログイン ・顧客管理、計画管理 ・医師の管理 ・ユーザー管理

■概要 フリーランサーと仕事の管理システム。自分の仕事をより簡単かつ便利に管理することもできます。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP、css、jquery ■主な機能 ・最新のフリーランサー、プロジェクト、プロジェクトの検索 ・履歴書、契約、プロフィール検索・編集 ・提案書の送信 ・プロジェクト管理 ・月次レポート さらに読む

フリーランス管理システム（オフショア開発事例）

■概要 フリーランサーと仕事の管理システム。自分の仕事をより簡単かつ便利に管理することもできます。 ■NTQの作業範囲 設計、実装、テスト ■技術 PHP、css、jquery ■主な機能 ・最新のフリーランサー、プロジェクト、プロジェクトの検索 ・履歴書、契約、プロフィール検索・編集 ・提案書の送信 ・プロジェクト管理 ・月次レポート

■概要 自動車の販売者向けの自動車オークションプラットフォームの開発。全てのモバイル端末にも適用させています。 ■NTQの作業範囲 設計、コーディング、テスト ■技術 •iOS: objective-C、xCode •Android: Android SDK、Eclipse •サーバー: Drupal、Socket IO、Redis ■主な機能 •オークション入札 •結果発表 •バイヤー・セーラー評価 •ユーザーの詳細事項、履歴を記録 • CSV書き出し さらに読む

自動車オークション入札サイト（オフショア開発事例）

■概要 自動車の販売者向けの自動車オークションプラットフォームの開発。全てのモバイル端末にも適用させています。 ■NTQの作業範囲 設計、コーディング、テスト ■技術 •iOS: objective-C、xCode •Android: Android SDK、Eclipse •サーバー: Drupal、Socket IO、Redis ■主な機能 •オークション入札 •結果発表 •バイヤー・セーラー評価 •ユーザーの詳細事項、履歴を記録 • CSV書き出し

■概要 ヘルスケア情報に関心のある視聴者向けに設計された医師推奨プラットフォームの開発。病院や研究機関の医師・教授・ヘルスケアアプリの開発者が提供するヘルスケア関連の記事、ビデオ、ヘルスケアソリューションをチェックできます。 ■NTQの作業範囲 設計、単体テスト、結合テスト ■技術 PHP、Xcode、Laravel framework、MySQL ■主な機能 ・アプリビューユーザープラン ・投稿の表示/再生 ・設定の変更KOL ・お気に入り/いいね/ ・共有の投稿などのフォロー/購読 ・特権管理者の管理画面：ユーザー、シリーズ、ビデオ、記事、ポスター、レポート、メニュー等 ・アプリの投稿：動画、記事、シリーズの管理 CMSポスター さらに読む

医療情報システム（オフショア開発事例）

■概要 ヘルスケア情報に関心のある視聴者向けに設計された医師推奨プラットフォームの開発。病院や研究機関の医師・教授・ヘルスケアアプリの開発者が提供するヘルスケア関連の記事、ビデオ、ヘルスケアソリューションをチェックできます。 ■NTQの作業範囲 設計、単体テスト、結合テスト ■技術 PHP、Xcode、Laravel framework、MySQL ■主な機能 ・アプリビューユーザープラン ・投稿の表示/再生 ・設定の変更KOL ・お気に入り/いいね/ ・共有の投稿などのフォロー/購読 ・特権管理者の管理画面：ユーザー、シリーズ、ビデオ、記事、ポスター、レポート、メニュー等 ・アプリの投稿：動画、記事、シリーズの管理 CMSポスター

■概要 保険会社向けの販売プロセス管理システムの開発。販売プロセス及びリードを開発するため、自動で運用管理する。社員にセールスポータルの利用を勧奨するため、顧客はインプレースアプリケーションを集中して使用する。 ■課題・対策 課題: ⁠販売管理はレコードとスプレッドシートレポートの手動データ入力に基づいて実施。販売プロセスには、紙ベースの販売プレゼンテーションとイラスト、および手動のアプリケーション提出が殆どであるため、時間がかかり且つ反復的で人的エラーが発生しやすかった。 対策: ⁠モバイルデバイスを介してWeb・アプリベースのプラットフォームを導入。これにより、販売の流動性が高まり、紙のフットプリント、手動記録、スプレッドシート、および人的エラーが削減される。データ分析研究により、販売行動と生産性を向上させることができる。 ■NTQの作業範囲 ソリューション提案、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術 React JS、Docker Swarm、Ruby on Rail ■主な機能 ・アカウント管理、潜在的な顧客の供給元管理、リード管理 ・顧客情報管理、ダッシュボード ・アプリケーショントラッキング ・PDF化でのレポート作成・データ活用 さらに読む

販売プロセス管理システム（セールスポータル支援）（オフショア開発事例）

■概要 保険会社向けの販売プロセス管理システムの開発。販売プロセス及びリードを開発するため、自動で運用管理する。社員にセールスポータルの利用を勧奨するため、顧客はインプレースアプリケーションを集中して使用する。 ■課題・対策 課題: ⁠販売管理はレコードとスプレッドシートレポートの手動データ入力に基づいて実施。販売プロセスには、紙ベースの販売プレゼンテーションとイラスト、および手動のアプリケーション提出が殆どであるため、時間がかかり且つ反復的で人的エラーが発生しやすかった。 対策: ⁠モバイルデバイスを介してWeb・アプリベースのプラットフォームを導入。これにより、販売の流動性が高まり、紙のフットプリント、手動記録、スプレッドシート、および人的エラーが削減される。データ分析研究により、販売行動と生産性を向上させることができる。 ■NTQの作業範囲 ソリューション提案、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術 React JS、Docker Swarm、Ruby on Rail ■主な機能 ・アカウント管理、潜在的な顧客の供給元管理、リード管理 ・顧客情報管理、ダッシュボード ・アプリケーショントラッキング ・PDF化でのレポート作成・データ活用

■概要 顧客管理(CRM)、勤怠管理、会計/経理、ワークフロー、ファイル/プロジェクト管理等の業務をひとつに集約。それぞれのレコードに紐づくチャットでチームワークも強化。オールインワンの新しいデータベースを目指しました。 ■案件の特徴 ・ユーザー権限の割当の複雑さ：テーブル毎、フィールド毎、レコード毎 ・多数人が同時にデータにアクセスできるコラボ機能で、リアルタイムにアップデートする能力が高い ・ユーザー数が多い ■NTQの作業範囲 詳細設計、デザイン、開発、結合テスト ■技術 PHP、Java、NodeJS ■主な機能 ▼データはアプリ等経由でユーザーが選択 　•ユーザーがデータ構成を選択する機能 　•ユーザーが入力するデータ形式を選択する機能 　•ユーザーがデータ表示形式を選択する機能 ▼アプリのデータ処理フローの管理 　•データ処理の流れ、ロール管理、割り当てはユーザーが選択できる 　•データ処理過程を自動化する ▼コラボ機能 　•Workspace機能でチームで働ける 　•チーム内コミュニケーションの活性化に向けてメッセージ、チャット、フォーラム機能を活用 さらに読む

顧客・勤怠・経理・ワークフロー管理システム（オフショア開発事例）

■概要 顧客管理(CRM)、勤怠管理、会計/経理、ワークフロー、ファイル/プロジェクト管理等の業務をひとつに集約。それぞれのレコードに紐づくチャットでチームワークも強化。オールインワンの新しいデータベースを目指しました。 ■案件の特徴 ・ユーザー権限の割当の複雑さ：テーブル毎、フィールド毎、レコード毎 ・多数人が同時にデータにアクセスできるコラボ機能で、リアルタイムにアップデートする能力が高い ・ユーザー数が多い ■NTQの作業範囲 詳細設計、デザイン、開発、結合テスト ■技術 PHP、Java、NodeJS ■主な機能 ▼データはアプリ等経由でユーザーが選択 　•ユーザーがデータ構成を選択する機能 　•ユーザーが入力するデータ形式を選択する機能 　•ユーザーがデータ表示形式を選択する機能 ▼アプリのデータ処理フローの管理 　•データ処理の流れ、ロール管理、割り当てはユーザーが選択できる 　•データ処理過程を自動化する ▼コラボ機能 　•Workspace機能でチームで働ける 　•チーム内コミュニケーションの活性化に向けてメッセージ、チャット、フォーラム機能を活用

■概要 キャッシュフロー報告管理システムの業務をWinXPのVB6.0からWindows10のVBNetへ移行。 大きく分けて下記2点の解決を目指したマイグレーション・時代遅れの保証サービス、新規のOSバージョンでシステムがサポートされない問題 ・他システムとの統合が制限される問題 ■課題&対策 課題:Thirdpartyに対するマニュアルコードに多くの工数がかかるので、代替の方式が必要である。 対策:①Third partyのガイドラインを勉強し、旧バージョン上でエクスポートし、新しいバージョンをインポートすることにより、マニュアルのタスクを80％削減する。 ②今後のプロジェクトのためにThirdpartyのプロパティのリストを保存する。 ■NTQの作業範囲 デザイン & PoC、マイグレーション＆テスト、実装、新規機能開発 ■規模とコンバート率 ・フェーズ１　 規模:　106,372 KLOC  (94,5% tool, 5.5% manual)、大分のマニュアル工数はThird-partyのコンバートである。   ・フェーズ２ 規模:　831.201 KLOC (93% tool, 7% manual)、大分のマニュアル工数はThird-partyのコンバートである。 ・フェーズ3 新機能の開発,Third-partyの決済システムとの連携である。 ■技術 C#, VS.NET ■主な機能 ・ 入力情報 ・ 報告書 ・エクスポートファイルの出力 さらに読む

キャッシュフロー管理システム（オフショア開発事例）

■概要 キャッシュフロー報告管理システムの業務をWinXPのVB6.0からWindows10のVBNetへ移行。 大きく分けて下記2点の解決を目指したマイグレーション・時代遅れの保証サービス、新規のOSバージョンでシステムがサポートされない問題 ・他システムとの統合が制限される問題 ■課題&対策 課題:Thirdpartyに対するマニュアルコードに多くの工数がかかるので、代替の方式が必要である。 対策:①Third partyのガイドラインを勉強し、旧バージョン上でエクスポートし、新しいバージョンをインポートすることにより、マニュアルのタスクを80％削減する。 ②今後のプロジェクトのためにThirdpartyのプロパティのリストを保存する。 ■NTQの作業範囲 デザイン & PoC、マイグレーション＆テスト、実装、新規機能開発 ■規模とコンバート率 ・フェーズ１　 規模:　106,372 KLOC  (94,5% tool, 5.5% manual)、大分のマニュアル工数はThird-partyのコンバートである。   ・フェーズ２ 規模:　831.201 KLOC (93% tool, 7% manual)、大分のマニュアル工数はThird-partyのコンバートである。 ・フェーズ3 新機能の開発,Third-partyの決済システムとの連携である。 ■技術 C#, VS.NET ■主な機能 ・ 入力情報 ・ 報告書 ・エクスポートファイルの出力

■概要 ビデオ通話と音声通話を提供する通信アプリケーション。ユーザーは限られた接続条件でも、他のユーザーと簡単にやり取りできる。ベトナム市場向けに設計されており、SMSのサポート、連絡先や通話、データ使用状況の追跡などの新しい統合機能を備えている。これにより、ユーザーの生産性向上が期待される。軽量でダウンロードが速く、Android、iOSデバイスで高速に実行可能。最新のテクノロジーを採用して構築され、限られた接続でもパフォーマンスを発揮し、ビデオ通話の通信量節約で費用も削減できます。 ■NTQの作業範囲 設計、開発、テスト ■技術 ・Server：Java ・iOS： Swift ・Android：Kotlin ■主な機能 ・ユーザー側でのアカウント作成 ・電話番号とOTPコードでのログイン ・通話 ・ビデオ通話 ・チャット ・履歴 ・通知の送信 さらに読む

WebRTC（Web Real-Time Communication）（オフショア開発事例）

■概要 ビデオ通話と音声通話を提供する通信アプリケーション。ユーザーは限られた接続条件でも、他のユーザーと簡単にやり取りできる。ベトナム市場向けに設計されており、SMSのサポート、連絡先や通話、データ使用状況の追跡などの新しい統合機能を備えている。これにより、ユーザーの生産性向上が期待される。軽量でダウンロードが速く、Android、iOSデバイスで高速に実行可能。最新のテクノロジーを採用して構築され、限られた接続でもパフォーマンスを発揮し、ビデオ通話の通信量節約で費用も削減できます。 ■NTQの作業範囲 設計、開発、テスト ■技術 ・Server：Java ・iOS： Swift ・Android：Kotlin ■主な機能 ・ユーザー側でのアカウント作成 ・電話番号とOTPコードでのログイン ・通話 ・ビデオ通話 ・チャット ・履歴 ・通知の送信

■概要 女性ストリーマー及び男性視聴者向けのライブストリーミングアプリの開発。一名の視聴者のみ入れるチャットルームがつくられる。女性のストリーマーはライブの魅力をアピールできるように、アプリのフィルター機能を利用することが可能。視聴者はハート、コメントやギフトをストリーマーに贈ることができる。 ■課題・対策 ライブ中に画像フィルタやリアクションをリアルタイムで行うソリューションも含めた実施 ■NTQの作業範囲 設計、開発、テスト ■技術 ・Server：Java・iOS：Swift・Android：Kotlin ■主な機能 ・「いいね」を出すボタン、ギフト送付・受け取り機能 ・ヒストリー確認機能（アッとことがあるユーザー確認など） ・友達リスト管理 ・メッセージおよびビデオコール さらに読む

ライブストリーミングアプリの事例（オフショア開発事例）

■概要 女性ストリーマー及び男性視聴者向けのライブストリーミングアプリの開発。一名の視聴者のみ入れるチャットルームがつくられる。女性のストリーマーはライブの魅力をアピールできるように、アプリのフィルター機能を利用することが可能。視聴者はハート、コメントやギフトをストリーマーに贈ることができる。 ■課題・対策 ライブ中に画像フィルタやリアクションをリアルタイムで行うソリューションも含めた実施 ■NTQの作業範囲 設計、開発、テスト ■技術 ・Server：Java・iOS：Swift・Android：Kotlin ■主な機能 ・「いいね」を出すボタン、ギフト送付・受け取り機能 ・ヒストリー確認機能（アッとことがあるユーザー確認など） ・友達リスト管理 ・メッセージおよびビデオコール

■概要 手動プロセスの自動化を目的とした義歯の自動デザインシステム。上顎、下顎、歯の付け根の3D図面をインプットすると、義歯を自動でデザインして出力する。今までは非常に難しかった、かみ合わせの調整などが出力を基に、デザインを使用する前にレビューと整理ができる。 ■課題・対策 課題①　AIによって学習させるためのデータがパターンのバリエーションが少なかった 対策①　顧客様に収集してもらい、ベトナム側もデータ収集を協力した 課題②　顧客の要望によって精度を高めたいとのことで、大量のデータが必要で事前処理の工数も予算より上回った 対策②　工程をわけて段階的に機能、精度を向上する対策案を講じた ■NTQの作業範囲 設計→ デザイン → 開発 → 結合テスト → 保守 ■技術 Python、AI/ Machine Learning ■特徴 ▪ コンバート (モデルを2D から 3Dに変更) ▪ アルゴリズムの構築 [GAN(敵対的生成ネットワーク ) さらに読む

AIをつかった義歯の3Dモデル作成の事例（オフショア開発事例）

■概要 手動プロセスの自動化を目的とした義歯の自動デザインシステム。上顎、下顎、歯の付け根の3D図面をインプットすると、義歯を自動でデザインして出力する。今までは非常に難しかった、かみ合わせの調整などが出力を基に、デザインを使用する前にレビューと整理ができる。 ■課題・対策 課題①　AIによって学習させるためのデータがパターンのバリエーションが少なかった 対策①　顧客様に収集してもらい、ベトナム側もデータ収集を協力した 課題②　顧客の要望によって精度を高めたいとのことで、大量のデータが必要で事前処理の工数も予算より上回った 対策②　工程をわけて段階的に機能、精度を向上する対策案を講じた ■NTQの作業範囲 設計→ デザイン → 開発 → 結合テスト → 保守 ■技術 Python、AI/ Machine Learning ■特徴 ▪ コンバート (モデルを2D から 3Dに変更) ▪ アルゴリズムの構築 [GAN(敵対的生成ネットワーク )

■概要 人材紹介会社向けの給与関連システムです。入社日、契約内容、給与、納税状況を簡単に表示・管理できる。給与計算プロセス機能の構築に加え、契約、給与明細、請求の管理モジュールを開発。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、実装、テスト ■技術  Java、Angular JS、Spring、Mongodb、nginx、 RabbitMQ、Eclipse、Visual studio ■主な機能 ・給与明細 ・契約管理 ・給与明細の管理 ・課金管理 ・与信管理 さらに読む

採用企業の給与システム（オフショア開発事例）

■概要 人材紹介会社向けの給与関連システムです。入社日、契約内容、給与、納税状況を簡単に表示・管理できる。給与計算プロセス機能の構築に加え、契約、給与明細、請求の管理モジュールを開発。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、実装、テスト ■技術  Java、Angular JS、Spring、Mongodb、nginx、 RabbitMQ、Eclipse、Visual studio ■主な機能 ・給与明細 ・契約管理 ・給与明細の管理 ・課金管理 ・与信管理

■概要 生徒にチャット、ライブストリーム、ビデオ通話、写真などを使って、オンラインで教えるための教師用アプリケーション。スマホだけでプライベートレッスンを提供し、気になることを気軽にコメントできる。ビデオを送信する際、音声やテキストで返信を受け取ることもできる。 過去のレッスンの復習も可能。 ■課題・対策 課題①　古いコード・古いライブラリを更新する必要がある 対策①　調査フェーズでは時間をかけて、システムの調査・潜在的な問題を検出して対応する 課題②　仕様書がない 対策②　お客様と密にコミュニケーションをとりながら、システムの学習を実施する。 ■NTQの作業範囲 コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Java、Objective C、Android、iOS、PHP、realm android、AWS ■主な機能 　・新規登録 　・ログイン/ログアウト/マイページ 　・チャット 　・生徒グループへのメッセージ送信 　・生徒グループへの生徒の追加 　・ライブストリーミング さらに読む

e- ラーニングシステムの事例（オフショア開発事例）

■概要 生徒にチャット、ライブストリーム、ビデオ通話、写真などを使って、オンラインで教えるための教師用アプリケーション。スマホだけでプライベートレッスンを提供し、気になることを気軽にコメントできる。ビデオを送信する際、音声やテキストで返信を受け取ることもできる。 過去のレッスンの復習も可能。 ■課題・対策 課題①　古いコード・古いライブラリを更新する必要がある 対策①　調査フェーズでは時間をかけて、システムの調査・潜在的な問題を検出して対応する 課題②　仕様書がない 対策②　お客様と密にコミュニケーションをとりながら、システムの学習を実施する。 ■NTQの作業範囲 コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Java、Objective C、Android、iOS、PHP、realm android、AWS ■主な機能 　・新規登録 　・ログイン/ログアウト/マイページ 　・チャット 　・生徒グループへのメッセージ送信 　・生徒グループへの生徒の追加 　・ライブストリーミング

■概要 自転車を利用しているユーザーが危険な場所に近づくと、ユーザーに危険性を通知させるためのシステム。自転車に乗っている際、事故が起こりそうになるとセンサーが情報を収集してデータベースを作成・追加されるため、更新性も担保されているシステムです。 ■課題・対策 課題①　モバイルでセンサーを収集すること 対策①　iOS：コアモーション 課題②　危険検出アルゴリズムを構築すること 対策②　機械学習の使用 課題③　ビデオ処理 対策③　ビデオツールボックスを使用する ■NTQの作業範囲 基本設計、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Python、Swift、SQL、TensorFlow、TensorFlowLite、Keras、iOS、iOS Core Motion ■主な機能 　・データ（モーションデータ）を収集するようにiOSのセンサーを自動的に設定する。 　・センサーから収集されたデータをリアルタイムで処理、機械学習に基づいて急ブレーキを検出する。 　・SDKが急ブレーキをかけることを検出すれば、アプリ側に応答する。 　・SDKが検出したデータの正確性について、アプリが応答できるようにする。 　・アプリはSDKが検出できない急ブレーキを報告できるようにする。 　・位置情報を自動的に収集し、急ブレーキを検知した位置を保存する。 　・ブレーキを検出するとビデオを録画する。 　・急ブレーキが発生する時点の前後に10秒ビデオを保存する。 　・S3で急ブレーキを検出するとき、センサーから収集されたデータ及び場所・ビデオを保存する。 さらに読む

自転車の危険予知システムの事例（オフショア開発事例）

■概要 自転車を利用しているユーザーが危険な場所に近づくと、ユーザーに危険性を通知させるためのシステム。自転車に乗っている際、事故が起こりそうになるとセンサーが情報を収集してデータベースを作成・追加されるため、更新性も担保されているシステムです。 ■課題・対策 課題①　モバイルでセンサーを収集すること 対策①　iOS：コアモーション 課題②　危険検出アルゴリズムを構築すること 対策②　機械学習の使用 課題③　ビデオ処理 対策③　ビデオツールボックスを使用する ■NTQの作業範囲 基本設計、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Python、Swift、SQL、TensorFlow、TensorFlowLite、Keras、iOS、iOS Core Motion ■主な機能 　・データ（モーションデータ）を収集するようにiOSのセンサーを自動的に設定する。 　・センサーから収集されたデータをリアルタイムで処理、機械学習に基づいて急ブレーキを検出する。 　・SDKが急ブレーキをかけることを検出すれば、アプリ側に応答する。 　・SDKが検出したデータの正確性について、アプリが応答できるようにする。 　・アプリはSDKが検出できない急ブレーキを報告できるようにする。 　・位置情報を自動的に収集し、急ブレーキを検知した位置を保存する。 　・ブレーキを検出するとビデオを録画する。 　・急ブレーキが発生する時点の前後に10秒ビデオを保存する。 　・S3で急ブレーキを検出するとき、センサーから収集されたデータ及び場所・ビデオを保存する。

■概要 企業側、銀行側の双方から財務情報を収集する。ユーザーはデータをエクスポートし、レポートを印刷できる。詳細な財務情報を使用・表示する場合、ユーザーはシステム上でのデータ表示に課金する仕組み。 ■課題・対策 課題：財務および課金について業務が複雑だった 対策：日本人のPMを投入および仕様を学習、勉強会を行った ■NTQの作業範囲 詳細設計、実装、テスト ■技術  ReactJS、High chart、 Rechartjs、 Godenlayout ■主な機能 ・検索 ・企業レポート ・Dashboard  ・My FiinGate ・スクリーニング結果の保存 さらに読む

ビジネス情報分析プラットフォームの事例（オフショア開発事例）

■概要 企業側、銀行側の双方から財務情報を収集する。ユーザーはデータをエクスポートし、レポートを印刷できる。詳細な財務情報を使用・表示する場合、ユーザーはシステム上でのデータ表示に課金する仕組み。 ■課題・対策 課題：財務および課金について業務が複雑だった 対策：日本人のPMを投入および仕様を学習、勉強会を行った ■NTQの作業範囲 詳細設計、実装、テスト ■技術  ReactJS、High chart、 Rechartjs、 Godenlayout ■主な機能 ・検索 ・企業レポート ・Dashboard  ・My FiinGate ・スクリーニング結果の保存

■概要 バス事業者向けの電子バスチケットの運行管理システム。企業側でのeチケットを管理し、ユーザーは以前のような紙チケットを使用する代わりにアプリを介してeチケットを利用するシステム。 ■課題・対策 課題： ⁠不正な行為を行うための撮影・写真撮影の禁止等の業務にかかわる処理が複雑であった。例）チケットを複数回、無期限に使用する等.. 対策： ⁠・技術の観点からソリューションを探って、実験する。 ・業務が求める内容に満たせるように仕様を調整する。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Javascript、Amplify、React Native、ReactJS、DynamoDB、PostgressSQL、AWS、Nodejs、AWS service、Visual Studio Code ■主な機能 ・購入したチケットのアプリを通じての使用 ・各チケットには独自の特性、使用時間などで相違点があり、返金可能 ・チケットには3つ：　   　　①単回使用のチケット：短時間、通常は1時間ごとに使用　   　　②月額チケット：長期間、月または年に使用　   　　③観光チケット：短期間、何度でも利用可能 さらに読む

電子バスチケットの運行管理アプリの事例（オフショア開発事例）

■概要 バス事業者向けの電子バスチケットの運行管理システム。企業側でのeチケットを管理し、ユーザーは以前のような紙チケットを使用する代わりにアプリを介してeチケットを利用するシステム。 ■課題・対策 課題： ⁠不正な行為を行うための撮影・写真撮影の禁止等の業務にかかわる処理が複雑であった。例）チケットを複数回、無期限に使用する等.. 対策： ⁠・技術の観点からソリューションを探って、実験する。 ・業務が求める内容に満たせるように仕様を調整する。 ■NTQの作業範囲 詳細設計、コーディング、テスト、メンテナンス ■技術  Javascript、Amplify、React Native、ReactJS、DynamoDB、PostgressSQL、AWS、Nodejs、AWS service、Visual Studio Code ■主な機能 ・購入したチケットのアプリを通じての使用 ・各チケットには独自の特性、使用時間などで相違点があり、返金可能 ・チケットには3つ：　   　　①単回使用のチケット：短時間、通常は1時間ごとに使用　   　　②月額チケット：長期間、月または年に使用　   　　③観光チケット：短期間、何度でも利用可能