E38
カスタム ソフトウェアと統合

カスタム ソフトウェアと統合

当社はカスタム ソフトウェア、マイクロサービス、API、および異種システム間の統合を開発しています。仕様から展開まで。

典型的な問題

カスタム ソフトウェアと統合

当社はカスタム ソフトウェア、マイクロサービス、API、および異種システム間の統合を開発しています。仕様から展開まで。

典型的な問題

システムが相互に通信しないか、既存のソフトウェアが必要なことを正確に実行しません。

私たちが作るもの

私たちが作るもの

当社はカスタム ソフトウェア、マイクロサービス、API、および異種システム間の統合を開発しています。仕様から展開まで。

私たちが提供するもの

私たちが提供するもの

  • カスタム エンドツーエンド アプリケーション
  • システム間の統合層
  • 文書化されたスケーラブルなアーキテクチャ

相互に真に通信するシステム。重複やエラーが減り、操作がスムーズになります。

私たちの働き方

分析から導入までの明確な手法。

コードから始めません。まず、コンテキスト、データ、システムを使用する人々から始めます。

  1. 1

    コンテキストを理解する

    私たちは目標、制約、既存のツール、実際の摩擦点に耳を傾けます。

  2. 2

    マップ データとプロセス

    フロー、ソース、手動ステップ、死角を再構築します。

  3. 3

    ソリューションを設計する

    構築する前に、アーキテクチャ、ロジック、インターフェイスを設計します。

  4. 4

    構築と統合

    私たちは、すでに存在するものと欠けているものを結び付けながら、段階的に開発します。

  5. 5

    インテリジェンスの追加

    私たちは、実際の有用性をもたらす自動化、BI、または AI を導入します。

  6. 6

    採用を有効にする

    システムが実際に使用されていることを確認するためのドキュメント、オンボーディング、およびサポート。

  7. 7

    時間の経過とともに進化

    私たちはゼロから始めることなく、測定し、フィードバックを収集し、改善します。

現場での仕組み

CRM と運用ワークフロー

問題
パイプライン、チケット、調整がツール間で断片化されており、実行ビューが共有されていませんでした。
何が変わったのか
CRM フローを一元化し、運用の引き継ぎを接続し、反復的なステータス遷移を自動化しました。
なぜそれが重要なのか
チームは 1 つの信頼性の高いプロセスに従っており、実行が速くなり、部門間のギャップが少なくなります。
よくある質問

よくある質問。

どのようなテクノロジーを扱っていますか?

プロジェクトによって異なります。私たちは 1 つのスタックに縛られることはありません。私たちは TypeScript、Angular、Node.js、Python、SQL、Power BI や Metabase などの BI ツール、OpenAI や Anthropic などの LLM、および主要なクラウド プラットフォームを使用しています。私たちは何が機能するかを選択します。

一般的なプロジェクトはどれくらいの期間かかりますか?

大きく異なります。対象を絞った統合には 4 ~ 8 週間かかる場合があります。完全な CRM システムまたは AI プラットフォームには 3 ~ 9 か月かかります。私たちは署名する前に必ず範囲とスケジュールを定義します。

あなたはリモートで働いていますか、それともオンサイトで働いていますか?

私たちはデフォルトで構造化されたビデオ調整を使用してリモートで作業します。キックオフ、分析ワークショップ、または最終レビューのためのオンサイトセッションをご利用いただけます。

発売後のサポートもお願いできますか?

はい。当社は進化した保守契約と継続的なサポートを提供します。私たちが提供するソフトウェアは文書化されており、保守可能であり、ブラックボックスではありません。

コラボレーションはどのようにして始まりますか?

ディスカバリーコールあり。一般的な商用プレゼンテーションはありません。お客様の背景、実際の問題、そして私たちがどのようにお手伝いできるかについて話し合います。意味がある場合は、提案書を作成します。

プロポーザルはどのように定義しますか?

1 つ以上の分析会話の後、範囲、成果物、スケジュール、コストを記載した文書を作成します。一般的な引用符は不要です。すべての提案は特定のプロジェクトのコンテキストを反映しています。

ワークショップまたはショートフェーズから始められますか?

はい。コンテキストがまだ明確でない場合は、より大きなプロジェクトに取り組む前に、分析ワークショップまたは短いスタンドアロンの発見フェーズから始めることができます。