業界別ソリューション
フィンテックとデジタルトランザクション
金融システムには、データ整合性・可用性・セキュリティに対して極めて高い性能要件が求められます。高負荷のトランザクション要求に対し、会計処理のゼロエラーを担保しつつ、規制・コンプライアンス要件を満たすことが課題です。
- データ整合性の課題： 分散環境におけるトランザクション処理と資金の安全性の確保。
- 極めて高い安定性要件： 99.999%以上のシステム可用性（SLA）。
- コンプライアンスと監査： 厳格なデータプライバシー保護と操作ログの保持。
DDD（ドメイン駆動設計）に基づき、口座と取引コアを分離したアーキテクチャを構築します。分散トランザクションフレームワークと多層キャッシュを活用し、高性能かつ強整合性を備えた取引エンジンを実現します。
- 取引コアのリファクタリング： 分散トランザクション（TCC/Saga）導入により、資金の安全性を担保。
- 資金損失防止の仕組み： リアルタイム照合と、異常取引に対するリスク制御ブロック。
- エンドツーエンド監視： ミリ秒単位でトランザクションを追跡し、障害を迅速に特定。
ニューリテールと越境EC
ECビジネスは、膨大なSKU管理、複雑なプロモーションルールの計算、大規模セール時のアクセス急増への対応といった課題に直面します。高負荷下でも、応答遅延を極小化することが求められます。
- 瞬間的な高負荷： タイムセールや大規模キャンペーン時のトラフィック急増。
- 在庫の正確性： 売り越しや機会損失を防ぎ、リアルタイムの在庫引当を担保。
- グローバル展開： 多言語・多通貨対応と海外ノード活用による高速化。
クラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャを採用し、商品・取引・会員などのドメインを分割します。Serverlessによる柔軟なスケーリングでピーク負荷に対応し、エッジコンピューティングでグローバルなアクセス速度を最適化します。
- 高負荷対応アーキテクチャ： 読み書き分離、キャッシュスルー対策、ホットデータの分離。
- 柔軟なスケーリング： K8sに基づく自動スケーリング戦略（HPA）。
- パーソナライズ推薦： ユーザー行動データに基づく、リアルタイムの推奨エンジン。
エンタープライズSaaSプラットフォーム
エンタープライズSaaSでは、マルチテナントにおけるデータ分離、複雑な権限管理（RBAC/ABAC）、さらに顧客ごとに異なる業務プロセスへ適応するための高度な設定可能性が求められます。
- マルチテナントアーキテクチャ： データ分離とリソースクォータ管理。
- ローコード機能： フォーム、プロセス、レポートのカスタマイズに対応。
- OpenAPIエコシステム： サードパーティ製エンタープライズアプリ連携のための標準I/F提供。
テナント化可能なメタデータ駆動型アーキテクチャを構築します。ワークフローエンジンとルールエンジンによりビジネスロジックを柔軟に組み替えられるようにし、「すぐに使える」利便性と「深いカスタマイズ」を両立した体験を提供します。
- メタデータ駆動： 上位SaaSアプリを支える、柔軟なPaaS層を構築。
- 権限基盤： 統一された本人認証（SSO）と、きめ細かな権限制御。
- OpenAPIゲートウェイ： API管理、レート制限、課金体系を整備。
産業用IoTとスマートマニュファクチャリング
製造業のデジタル化では、OT（運用技術）とIT（情報技術）の境界を越えて連携する必要があります。膨大な設備データをリアルタイムに収集・処理・可視化することが中核的な課題です。
- 異種デバイス接続： 多様なプロトコル（Modbus / OPC-UA / MQTT）への対応。
- 時系列データ処理： 大量センサーデータの高スループット書き込みとクエリ。
- エッジコンピューティング： デバイス側でのリアルタイム意思決定による遅延低減。
MQTTベースの産業用IoTプラットフォームを構築します。時系列データベース（TSDB）で大量データを保存し、デジタルツイン技術と組み合わせて工場の状態をリアルタイムに可視化し、予知保全を実現します。
- IoT接続プラットフォーム： 百万規模のデバイス同時接続と状態管理。
- 可視化ダッシュボード： 生産進捗のリアルタイム監視とアラート。
- 予知保全： 機械学習による振動・温度データ分析と故障予測。
スマートヘルスケアとデジタルヘルス
医療業界では、データプライバシー保護（HIPAA/GDPR）に対して極めて高い要件がある一方で、院内における「情報のサイロ化」を解消し、異なるシステム間でのデータ相互運用性を実現する必要があります。
- データプライバシーとコンプライアンス： 機微情報の暗号化保存とアクセス監査。
- システム相互運用性： HIS、EMR、PACS等のデータ標準化（HL7/FHIR）。
- 信頼性と耐障害性： 医療グレードとしての高可用性の確保。
国際標準に準拠した医療データ基盤を構築します。連合学習技術を活用し、プライバシーを保護しながらデータ価値を引き出し、患者の全ライフサイクルにわたる健康管理記録を整備します。
- プライバシー計算： 機微情報のマスキングと暗号化転送を全プロセスに適用。
- 相互接続エンジン： HL7 FHIR標準に基づくデータ交換ゲートウェイ。
- 診断支援： AI画像分析とCDSS（臨床意思決定支援システム）の統合。
オンライン教育とナレッジサービス
オンライン教育では、極めて低遅延なリアルタイム双方向体験が求められます。大規模同時接続のライブ授業において、動画・音声の滑らかさとホワイトボードのリアルタイム同期を、どのように担保するかが課題です。
- リアルタイム双方向： 音声・動画ライブ（RTC）の低遅延とネットワーク耐性。
- 大規模授業・セミナー： 万人規模の授業におけるシグナリング同期とメッセージ配信。
- コンテンツ著作権保護： 講義動画の不正録画・不正配信の防止（DRM）。
WebRTCを活用し、低遅延の双方向ライブ教室を構築します。CDNのエッジ配信とアダプティブビットレートにより視聴体験を最適化し、DRMと組み合わせてコンテンツセキュリティを確立します。
- 双方向ライブアーキテクチャ： 自社開発RTCシグナリング、または高品質PaaSの統合。
- インタラクティブホワイトボード： マルチデバイス対応のリアルタイム同期ベクターホワイトボード。
- インテリジェント問題バンク： ナレッジグラフに基づくアダプティブ学習推奨アルゴリズム。
スマートロジスティクスとサプライチェーン
物流業界では、複雑な連携とオペレーションズリサーチによる最適化が伴います。アルゴリズムを用いて、倉庫ネットワーク、輸送ルート、ラストワンマイル配送を含む全体最適のスケジューリングをどのように行うかが鍵です。
- ルート計画の最適化： 配送計画問題（VRP）を解き、輸送コストを削減。
- 全体可視化： 貨物状態のリアルタイム追跡（Tracking）。
- 倉庫効率： 入出庫効率と在庫回転率の向上。
スマートスケジューリングコアを開発し、数理最適化アルゴリズムとGIS技術により、ルートとリソースの自動マッチングを実現します。サプライチェーン連携プラットフォームを構築し、川上・川下の情報の壁を解消します。
- スマートスケジューリングエンジン： 動的ルート計画と自動配車システム。
- GIS可視化： 地図ベースの車両/注文リアルタイム監視センター。
- WMS/TMS： 高度にカスタマイズされた倉庫管理・輸送管理システム。