バックエンド・業務システム
API、基幹業務、バッチ処理。新規開発と既存コードの拡張に対応します。
特定の言語に、事業を合わせない。
PHP・Laravel、Go、Java、Python、C#・ASP.NETから、React・Next.jsまで。Famgiaは特定の言語やフレームワークに限定せず、業務に必要なシステムを開発します。
新規サービスの立ち上げ、既存コードの引き継ぎ、クラウド移行、運用改善まで。現在の資産、チーム、予算、将来の変更を踏まえて構成を選びます。
TECHNOLOGY AREAS
実装を支える技術領域。
プロジェクトに応じて選定します。
すべてを一つの構成で採用するわけではありません。
Webフロントエンド
管理画面から公開サイトまで。操作性、表示速度、SEOに合わせてSSR・SSGを選定します。
モバイル・店舗端末
通知、カメラ、端末連携、通信条件を含めた業務アプリの設計・開発。
データベース・検索
データの整合性、権限、履歴、検索、集計を支えるスキーマと移行の設計。
AI・データ処理
OCR、画像認識、社内検索、生成AI連携。評価データ、精度、権限、応答時間とコストを検証します。
API・システム連携
決済、CRM、物流、メッセージングを接続。認証、再試行、重複防止、失敗時の追跡まで設計します。
UI/UX・プロダクトデザイン
業務ヒアリング、情報設計、ユーザーフロー、ワイヤーフレームからプロトタイプ、デザインシステムまで。実装と利用テストにつながる設計を行います。
テスト・品質保証
単体・結合・API・E2Eから負荷・回帰テストまで。権限、異常系、同時操作、多言語、アクセシビリティも利用シナリオで確認します。
AIエージェント・MCP
MCPサーバー・クライアント、ツール連携、業務ワークフローを実装。認証、実行権限、人による承認、ログと評価を含めて、AIが触れる範囲を制御します。
DevOps・運用・セキュリティ
環境構築、CI/CD、監視、バックアップと復旧。権限分離、シークレット管理、依存関係の検査を開発・運用に組み込みます。
既存システム・モダナイゼーション
全面刷新を前提にせず、既存コードを調査。API化、段階的な置き換え、データ移行、クラウド移行の道筋を設計します。
CLOUD & INFRASTRUCTURE
AWSからエッジまで。運用に合う基盤を。
AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Cloudflareに対応。既存契約、データ要件、可用性、運用負荷を比較し、必要なサービスを組み合わせます。
AWS
Webアプリ、コンテナ、イベント処理、データ基盤を構成。ネットワーク分離、権限、監視とバックアップまで設計します。
Google Cloud
コンテナ実行、データ分析、AI連携。既存環境、データの所在、運用体制に合わせて選定します。
Microsoft Azure
.NET系の業務システムとMicrosoft環境を接続。アプリ実行、データ、ID管理を整理し、既存資産を活かします。
Cloudflare
サイト配信からエッジAPIまで。DNS、キャッシュ、アクセス保護、ストレージを組み合わせ、軽量な構成を設計します。
技術名の一覧は対応領域を示しています。個別サービスの採用構成は案件ごとに設計し、各顧客の導入内容と一対一で対応するものではありません。
STACK SELECTION
流行より、続けられる設計を。
- 業務とデータから決める
注文、会計、承認、検索などの処理特性と、権限や整合性の要件を整理。言語を先に固定せず、必要な構造から選びます。
- 既存資産とチームを活かす
すでに動くシステムや社内の技術標準も重要な条件です。保守体制、採用、引き継ぎやすさを踏まえ、残す部分と変える部分を分けます。
- 開発費だけでなく運用費を見る
リクエスト量、データ転送、保存期間、監視、障害対応まで確認。小さく始める構成と、増加時に拡張する道筋を一緒に設計します。
REFERENCE ARCHITECTURE境界を明確に。
境界を明確に。
必要な複雑さだけを。
まず業務と責任を分け、負荷や要件に理由があるときに、サービス分割や非同期処理を選びます。
- 利用者との接点
管理画面、店舗端末、モバイルアプリ。利用者と作業環境に合わせて設計します。
- 業務ロジック・API
業務の単位を整理し、責任範囲が明確なモジュールに分けます。必要に応じて外部サービスやAIと接続します。
- データと権限
トランザクション、アクセス権、履歴、キャッシュを、業務の整合性と運用条件から考えます。
- リリースと運用
自動テスト、CI/CD、監視、バックアップ。公開後の変更と復旧までを設計対象にします。
AI IN THE DEVELOPMENT PROCESSAIでつくる。
AIでつくる。
人が判断し、確かめる。
生成する速さだけでなく、
変更できること、説明できることを大切にします。
要件と制約を整理する
目的、利用者、データの扱い、受け入れ条件を人が確認。AIに任せる作業と、判断が必要な作業を分けます。
実装と定型作業にAIを活かす
実装の補助、テスト案、レビュー補助、ドキュメント整理にAIを活用。機密情報の取り扱いは、利用条件に照らして確認します。
レビューとテストで確かめる
出力をそのまま採用せず、仕様、権限、例外処理、実際の利用フローを確認。最終判断はエンジニアが担います。
運用から改善につなぐ
利用者の声、障害や例外、変更の影響を確認。AIやライブラリの変化にも、検証と段階的な更新で対応します。
技術を、実際の業務へ。
開発実績を見る →
CASE 02 自動車アフターマーケット · 小売／サービス
店頭映像のナンバープレートを、AIでリアルタイムに自動マスキング
東証プライム上場・全国展開のカー用品チェーン
成果
課題・取組・構築範囲を見る 手作業なしで安定稼働。モデルが取りこぼした箇所は運用画面から補正できるため、精度と運用性を両立。インフラの監視・運用もリリース後に継続して担当している。
CASE 04 金融 · 資産の共同保有プラットフォーム
申込書類のOCR自動入力から資産の運用管理まで、業務基盤をまるごと構築
東証プライム上場グループの事業会社
成果
課題・取組・構築範囲を見る 手作業の転記をなくし、入力ミスと処理時間を削減。社内の業務フロー全体がこの基盤の上で回っている。