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16業界のエンタープライズ実装例

金融・官公庁・物流・製造・医療・教育など、幅広い業界のDX案件を支援してきました。業界・カテゴリで絞り込んでご覧ください（顧客情報保護のため業界名のみの匿名表記としています）。

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24 件の実績

AI・データ分析CASE

都市銀行

AML取引モニタリングのAI補助システム

Challenge: 国際送金・口座取引の疑わしい取引検知で、ルールベースの誤検知率が高く、アナリスト1人あたり1日200件以上のアラート精査に追われていた。
Approach: 過去5年分の取引ログと判定結果を学習した補助AIを構築。ルールエンジンの出力にリスクスコアを付与し、アラート優先順位と判定補助コメントを自動生成。
Outcome: 誤検知アラートを62%削減、アナリスト1人あたりの精査工数を日200件→日80件に圧縮。判定品質は監査部門レビューで同等以上を維持。

PythonPyTorchFastAPISnowflakeAWSDatabricks

10ヵ月PJ規模 12名 / 対象取引日次2,400万件

WebアプリCASE

地方銀行

インターネットバンキング刷新と多要素認証統合

Challenge: Flashベースの旧インターネットバンキングのUIが高齢顧客から「操作が難しい」と不評。スマートフォン対応が不十分で、デジタル取引比率が伸び悩んでいた。
Approach: 顧客アンケート・行動ログ分析から主要導線を再設計し、アクセシビリティ（WCAG 2.1 AA）を満たすNext.jsで再構築。パスキー・WebAuthnによる多要素認証を統合。
Outcome: スマホからの取引完了率を38%→71%に向上。認証でのサポート問合せが月間450件→110件に減少。

Next.jsTypeScriptAWSAuroraWebAuthnTerraform

14ヵ月アクティブ利用者約85万人

DX支援CASE

生命保険

生命保険の査定ワークフロー自動化

Challenge: 保険金査定で紙の診断書・請求書を目視確認するプロセスがボトルネック。支払いまで平均12日を要し、契約者からのクレームが増加傾向にあった。
Approach: OCR＋LLMで診断書を構造化し、査定ルールエンジンに自動投入。複雑案件は人間の査定担当者に自動エスカレーションするワークフローを設計。
Outcome: 平均支払日数を12日→4.5日に短縮。担当者1人あたりの処理件数を2.1倍に改善。

Azure OpenAIAzure AI Document Intelligence.NETPower Platform

8ヵ月月間査定件数約4.2万件

モバイルCASE

損害保険

損保ダイレクト事故受付アプリ

Challenge: 事故時の電話受付コールセンターが夜間・休日にパンクしがち。受付ヒアリングに30分以上かかり、顧客体験も悪かった。
Approach: 事故現場の写真・状況メモ・位置情報を5ステップで送信できるスマホアプリを開発。その場で相手方車両情報をOCR取り込み、後日連絡のスケジュール調整も自動化。
Outcome: 事故受付の平均所要時間 30分→8分。夜間コール受付件数の52%をアプリに移行、満足度NPS+24ポイント。

React NativeNode.jsAWSGoogle Maps APITwilio

7ヵ月契約者約300万人対象

WebアプリCASE

ネット証券

証券会社向けロボアドバイザー新UI

Challenge: ロボアドバイザー商品の解約率が上昇。「運用の考え方がわかりにくい」「実績の見せ方が抽象的」という声がNPS調査で顕著だった。
Approach: 運用ポートフォリオを視覚化する新ダッシュボードを構築。リバランスの意図・リスク水準を噛み砕いたコピーで説明し、チャット相談への動線を強化。
Outcome: 解約率を月2.1%→0.9%に改善。新規積立金額が前年同期比1.7倍に成長。

Next.jsTypeScriptD3.jsGraphQLAWSDatadog

9ヵ月口座数約12万口座

WebアプリCASE

中央省庁

省庁ポータル再構築と申請デジタル化

Challenge: 事業者向け申請ポータルがアクセシビリティ・スマホ対応ともに不十分で、自治体経由の紙申請に逆戻りする事業者が多かった。
Approach: 政府デザインシステムに準拠したNext.jsベースのポータルを再構築。申請書の入力補助・自動バリデーション・マイナンバーカード認証統合を実装。
Outcome: デジタル申請比率を31%→78%に向上、窓口問合せ数を40%削減。

Next.jsTypeScriptAWS GovCloudマイナンバーカード連携

13ヵ月年間申請件数約18万件

AI・データ分析CASE

政令指定都市

自治体向け住民問合せAIチャットボット

Challenge: 住民からの電話問合せがコールセンターに集中し、繁忙期は平均待ち時間が25分超。職員の残業増加も問題化していた。
Approach: 庁内マニュアル・条例・過去QAを学習源にしたRAG方式のAIチャットボットを構築。幻覚対策として回答には必ず出典ページへのリンクを添付。
Outcome: 電話問合せを38%削減、平均待ち時間 25分→9分。職員の時間外労働が月間1,200時間削減。

ClaudeLangChainNext.jsAzureAzure AI Search

6ヵ月人口約150万人の自治体

WebアプリCASE

防衛関連

防衛関連物資の補給管理システム

Challenge: 複数拠点に分散する補給物資の在庫管理が表計算中心で、リアルタイム性が不足。監査対応にも多大な工数を要していた。
Approach: ゼロトラスト設計の閉域環境下で、在庫可視化・消費予測・自動発注提案を行う業務アプリを構築。すべての操作ログを改竄検知付きで記録。
Outcome: 在庫棚卸しに要する時間を月間400時間→90時間に圧縮。監査指摘事項ゼロを2年連続達成。

TypeScriptNext.jsPostgreSQLAzure GovernmentHSM

15ヵ月拠点 24箇所 / 管理SKU 約18万点

クラウド基盤CASE

地域中核病院

地域中核病院電子カルテ連携基盤

Challenge: 電子カルテ・検査システム・画像管理（PACS）が個別システムで連携しておらず、医師・看護師の情報取得に時間がかかっていた。
Approach: HL7 FHIR準拠の連携基盤をクラウド上に構築。各部門システムからのリアルタイム連携と、医師向け統合ビューをSPAで提供。
Outcome: 患者1人あたりの情報参照時間を平均90秒→22秒に短縮。医師アンケート満足度が7段階で平均6.2に向上。

AWSFHIRNode.jsReactTerraformAurora

11ヵ月病床数約650床

DX支援CASE

総合物流

全国物流の動態管理とルート最適化

Challenge: 全国8拠点・300台以上の配送車両の配車指示が電話・FAX中心。渋滞情報や天候を加味した動的再配車ができていなかった。
Approach: GPSトラッキングと交通情報APIを組み合わせたAIルート最適化エンジンを構築。ドライバー向けスマホアプリで指示受領・完了報告を電子化。
Outcome: 1台あたりの配送効率を30%向上、燃料コストを年間25%削減、ドライバー残業を月15時間削減。

React NativeNode.jsGoogle Maps APIAWSPython

10ヵ月配送車両 320台 / 拠点 8箇所

WebアプリCASE

EC物流センター

大型倉庫のピッキング支援とロボット連携

Challenge: ピッキング作業者の歩行距離が長大化し、1時間あたりの処理件数が頭打ちに。自動搬送ロボット（AMR）と作業者の協調が必要だった。
Approach: WMS（倉庫管理システム）を刷新し、AMRとの協調ピッキングアルゴリズムを実装。ハンディ端末UIもイチから設計し直した。
Outcome: 作業者1人あたりのピッキング件数が1.8倍。誤出荷件数を10,000件あたり3.2件→0.7件に削減。

TypeScriptReactGogRPCKubernetesROS2連携

12ヵ月取扱SKU 約35万点 / 日次出荷 12万件

WebアプリCASE

大手ゼネコン

ゼネコン現場のBIMデータ共有ポータル

Challenge: BIMモデルの共有がファイル転送ベースで、協力会社とのバージョン不一致・手戻りが多発。現場監督の出戻り確認工数が膨大だった。
Approach: クラウド上でBIMモデルを中央管理し、差分・コメント・承認フローをリアルタイムで共有できるポータルを構築。スマホ・タブレットから現場で閲覧可能。
Outcome: BIM起因の手戻り工数を月間900時間→230時間に削減。協力会社アカウントの利用率も94%に到達。

Next.jsThree.jsAWSPostgreSQLIFC解析

10ヵ月同時参加プロジェクト約40件

AI・データ分析CASE

不動産仲介

不動産仲介AIマッチングと自動査定

Challenge: 顧客の希望条件と物件のマッチングを営業担当者の勘に頼っており、提案時間が担当者によりばらついていた。自動査定の精度も市場価格と乖離しがち。
Approach: 過去10年50万件の取引データを学習した類似物件マッチングAIと自動査定モデルを構築。顧客行動ログから動的に提案優先度を計算。
Outcome: 営業1人あたりの物件提案工数を半減、成約までの平均商談数を4.2回→2.6回に改善。自動査定の市場価格乖離±3%を達成。

Pythonscikit-learnFastAPIReactPostgreSQL

9ヵ月年間仲介実績約3,000件

DX支援CASE

精密部品メーカー

精密部品メーカーの生産管理DX

Challenge: 紙帳票とExcelで運用していた生産管理が属人的で、月次棚卸しに3日を要していた。IoTセンサー導入後もデータが活用されていない状態。
Approach: 生産管理プラットフォームを構築し、工程進捗・在庫・品質データをリアルタイム一元化。IoTセンサー連携で設備稼働率を自動取得。
Outcome: 月次棚卸しを3日→半日に短縮。現場タブレットからの直接入力で二重入力ミスをゼロに。

Next.jsTypeScriptAWS IoTPostgreSQLGrafana

8ヵ月従業員約200名 / 設備約80台

AI・データ分析CASE

自動車部品

自動車部品工場のエッジAI外観検査

Challenge: 目視検査に依存していた外観検査で、熟練検査員の高齢化が進行。見逃し率の担当者間ばらつきも品質課題となっていた。
Approach: 撮影画像から欠陥を検出するAIモデルをエッジ端末（Jetson）にデプロイ。判定理由を可視化し、検査員が最終承認するフローを設計。
Outcome: 見逃し率を0.4%→0.05%に改善。検査員1人あたりの処理数を1.6倍に向上、熟練者の属人性を解消。

PyTorchONNXNVIDIA JetsonGoMQTTKubernetes

7ヵ月検査ライン 12ライン

クラウド基盤CASE

アパレル小売

アパレル小売オムニチャネル注文管理基盤

Challenge: 実店舗・ECサイト・モール出店の在庫が分離しており、店舗欠品・EC過剰在庫の歪みが慢性化。メルマガ・クーポンの顧客体験もチャネルごとにバラバラ。
Approach: マイクロサービスで在庫・注文・顧客を統合するOMSを構築。POS・EC・マーケティングツールとイベント駆動で連携。
Outcome: 在庫回転率1.4倍、欠品率を3.2%→0.9%に改善。クロスチャネル購入率が18%→34%に向上。

Node.jsTypeScriptKafkaAWSDynamoDBTerraform

13ヵ月店舗 180店 / 年間売上規模約600億円

AI・データ分析CASE

総合EC

EC大手検索・レコメンドエンジン刷新

Challenge: 自然言語検索の精度が低く「欲しいものが出てこない」との離脱が増加。レコメンドも人気商品に偏りがち。
Approach: ベクトル検索（OpenAI embedding + pgvector）と協調フィルタリングのハイブリッド構成に刷新。A/Bテスト基盤も整備。
Outcome: 検索からの購入転換率が1.6倍。レコメンド経由売上が月間7,400万円増加。

PythonpgvectorOpenAINode.jsGCPBigQuery

8ヵ月月間アクティブユーザー約800万人

WebアプリCASE

私立大学

大学向けLMSと学習行動分析基盤

Challenge: 既存LMSは機能がシンプルで、学生の学習行動データを教員がフィードバックに活かせていなかった。
Approach: Next.jsベースのLMSを新規構築し、学習ログ・小テスト結果・動画視聴履歴を教員ダッシュボードで可視化。早期離脱リスク学生を自動抽出。
Outcome: 中途退学リスク学生の早期フォロー率が3.4倍、対象科目の単位取得率を8ポイント改善。

Next.jsSupabasePostgreSQLBigQueryVercel

9ヵ月学生数約12,000名

DX支援CASE

通信キャリア

通信キャリアの法人顧客対応ワークフロー

Challenge: 法人顧客からの回線増設・変更申請がExcel往復中心で、対応漏れ・ダブルブッキングが頻発。営業・技術・開通3部門の連携にも課題。
Approach: 申請受付からKPI可視化までを一気通貫に扱うワークフローアプリを構築。承認フロー・担当自動割当・SLA監視をルール化。
Outcome: 平均対応時間を5.8営業日→2.1営業日に短縮。対応漏れ件数を月間40件→3件に削減。

TypeScriptNext.jsPostgreSQLAWSDatadog

11ヵ月法人顧客約8万社

WebアプリCASE

ニュースメディア

ニュースメディアのヘッドレスCMS移行

Challenge: モノリシックCMSのパフォーマンスと編集体験が限界に。速報記事の反映に数分を要し、読者離脱の要因となっていた。
Approach: ヘッドレスCMS + Next.js（ISR）で再構築。記事公開から配信までを数秒化し、編集部のワークフローも再設計。
Outcome: 記事反映時間約3分→10秒。Core Web Vitals 3指標すべてで Good に到達、広告収益も12%改善。

Next.jsTypeScriptSanityVercelCloudflare

6ヵ月月間PV 約1.2億

WebアプリCASE

エネルギー小売

エネルギー小売スマートメーター可視化

Challenge: 顧客向けに毎月の使用量PDFのみを提供しており、料金メニュー変更時の比較訴求ができていなかった。
Approach: 30分毎のスマートメーターデータを時系列で可視化し、料金シミュレーション・節電提案機能を組み込んだ顧客ポータルを構築。
Outcome: ポータルMAUが立ち上げ半年で契約者の42%に到達。料金プラン変更率が3.1倍に向上。

Next.jsTypeScriptTimescaleDBAWSTerraform

7ヵ月契約者約50万件

DX支援CASE

BtoB SaaS

SaaSスタートアップ CTO支援とMVP開発

Challenge: CTO未配置のシード期スタートアップで、技術方針とアーキテクチャが定まらずMVP開発が難航していた。
Approach: フラクショナルCTOとして技術戦略・採用・アーキテクチャ設計を担当。同時にLeadXチームがMVP実装まで一気通貫で支援。
Outcome: 初回リリースまで3ヵ月、シリーズA調達を予定より4ヵ月前倒しで実現。

Next.jsTypeScriptSupabaseStripeVercel

6ヵ月開発チーム立ち上げ 5名

運用・情シスCASE

中堅小売

中堅企業の情シスBPO受託

Challenge: 情シス担当者の退職を機にIT運用がブラックボックス化。SaaSアカウント棚卸しもできず、セキュリティ事故リスクが高まっていた。
Approach: ヘルプデスク・SaaSアカウント管理・デバイス管理（MDM）・セキュリティ運用を包括的に受託。運用KPIを月次レポートで可視化。
Outcome: SaaSライセンス棚卸しで年間960万円のコスト削減。セキュリティインシデント発生ゼロを継続中。

Microsoft 365OktaJamfIntuneSplunk

継続中（3年目）従業員約400名

DX支援CASE

都道府県自治体

自治体職員向けAI活用研修・伴走支援

Challenge: 生成AIの庁内利用を許可したものの、職員が「業務にどう使えるか分からない」状態で活用が進まず。
Approach: 部門別ユースケースを洗い出し、研修＋ハンズオン＋伴走支援を3ヵ月セットで実施。プロンプトテンプレ集と安全ガイドラインも整備。
Outcome: 研修完了職員の約72%が週次でAIを業務利用。1人あたり月間15時間の業務時間創出。

Azure OpenAIMicrosoft 365 Copilot教材・ガイドライン設計

3ヵ月受講職員約500名

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地域中核病院 電子カルテ連携基盤

全国物流の動態管理とルート最適化

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不動産仲介AIマッチングと自動査定

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自動車部品工場のエッジAI外観検査

アパレル小売 オムニチャネル注文管理基盤

EC大手 検索・レコメンドエンジン刷新

大学向けLMSと学習行動分析基盤

通信キャリアの法人顧客対応ワークフロー

ニュースメディアのヘッドレスCMS移行

エネルギー小売 スマートメーター可視化

SaaSスタートアップ CTO支援とMVP開発

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