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
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
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
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
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。…
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…