現場で使える、開発支援AIパートナー。
Your AI Development Partner for Real-World Engineering.
課題整理からPoC、システム開発、運用定着・人材育成まで。対象を絞って検証し、成果を確認しながら本番導入へ進めます。
SolutionsAIソリューション
Requirements AICode GenerationAI ReviewContext AnalysisArchitecture DesignQuality AssuranceDevOps IntegrationContinuous DeliveryRequirements AICode GenerationAI ReviewContext AnalysisArchitecture DesignQuality AssuranceDevOps IntegrationContinuous Delivery
Workflow導入プロセス
01Hearing
要件ヒアリング
AIが自然言語で要件を理解し、構造化された仕様書に変換
02Design
設計書生成
システム設計書、DB設計、API仕様を自動生成
03Generation
コード生成
設計書を基に実装コードを自動生成。複数言語対応
04Quality
品質保証
テストコード生成、バグ検出、コードレビューまで自動化
ApproachAIを導入して
AIを導入して
終わらせない。
01
Start small
対象を絞って検証する
最初から大規模導入を前提にせず、ひとつの業務や利用者群に範囲を限定して、実現性と運用負荷を確認します。
02
Human in control
重要な判断は人が担う
AIが回答・生成・提案する範囲と、人が確認・承認・引き継ぐ条件を明確にし、業務へ組み込みます。
03
Measure and improve
成果を測って次を決める
工数、対応品質、利用状況など、案件ごとの指標を置き、検証結果をもとに本番導入や改善範囲を判断します。
Security利用条件に合わせて設計するセキュリティ
要件確認データ・権限・利用環境を整理
人による確認AIの出力と実行をレビュー
アクセス設計利用者と操作範囲を定義
ログ・運用設計必要な記録と保管条件を確認
構成選定クラウド・閉域要件を個別検討
Teamチームメンバー
坂井 晶
Sho Sakai代表取締役CEOシンガポールのスタートアップでエンジニア・PdM経験を積み、その後ZenTechを設立。要件定義生成AIの開発責任者として事業構築を牽引。
坂井 雄斗
Yuto SakaiPM大手AI会社でリードエンジニアとして開発チームをリード。大量アクセスを捌く画像解析システムの開発をリード。
八島 大地
Daichi YashimaリードAI/MLエンジニア慶應大学理工学部情報工学科にて深層学習を研究。マルチモーダル言語理解とロボティクスを専門に研究。
Tejas Gupta
Tejas GuptaAI/MLエンジニアインド工科大学CS専攻。NCVPRIPG 2024で全国1位獲得。EricssonでSQLクエリ対応のエンタープライズRAGパイプラインを開発。
Sachit Pant
Sachit PantAI/MLエンジニアデロイトにてMLエンジニアとして参画。機械学習ゴールド認定取得。生成AI社内ツールの開発に従事。
開発DXによって、国内のIT課題の解決、開発現場の課題を解決したいメンバーを積極的に採用しています。
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