あまつかぜ
サービス
AIエージェントの設計から、レガシー刷新、高負荷システムの基盤づくりまで。お客様のビジネスを自走させるための実装力を、領域を横断して提供します。
01
AIエージェント・DXコンサルティング
- エージェンティックAIによる業務自動化 — 複数のAIエージェントが協調して業務を遂行するエージェンティックなワークフローを設計。問い合わせ対応、社内オペレーション、レポーティングを自律的に処理する仕組みを構築します。
- AIコーディングエージェントによる内製開発の高速化 — Claude Code をはじめとするエージェントを開発フローに組み込み、設計・実装・レビュー・テストの生産性を底上げ。内製開発チームの立ち上げと、AI 前提の開発プロセスへの移行を支援します。
- エンジニア評価・採用プロセスの最適化 — AI 活用時代に求められるスキルを踏まえたコーディングテストや技術面接を整備し、適切な評価と採用率の改善を実現します。
02
レガシーシステムのモダナイゼーション・移行支援
- AIによるレガシーコードの解析とドキュメント化 — ドキュメントが失われた既存システムを、LLM を活用してコードベースから仕様・依存関係・ビジネスロジックを抽出・可視化。ブラックボックス化した資産の理解とリスク評価を加速します。
- AI支援による移行・リファクタリングの実行 — 古いフレームワークや言語からモダンなスタックへの移行を、テストの自動生成を伴う段階的なリファクタリングで安全に進めます。
- モダナイゼーション戦略の策定 — リライト・リプラットフォーム・リファクタリングなどの移行方式を費用対効果から評価し、ビジネスを止めない移行ロードマップを策定します。
03
高負荷・高トランザクションのシステム設計
- 大規模システムのパフォーマンス最適化 — 大規模なトラフィックやデータ処理に対応できるシステム設計を行い、パフォーマンスを最大化します。
- 安定したトランザクション処理の設計と実装 — トランザクション処理の安定性と信頼性を確保するためのシステム設計と実装を行います。
04
認証認可基盤の設計・実装支援
- OpenID Connect／OAuth 2.0 による認証認可基盤の構築 — 標準仕様に準拠した認可サーバ（OpenID Provider）やシングルサインオン（SSO）基盤を設計・実装。サービスやマイクロサービス間の安全な認可と、トークンライフサイクルの管理を実現します。
- FAPI など高セキュリティ要件への対応 — 金融グレードの FAPI 2.0 をはじめとする高度なセキュリティプロファイルに準拠した ID 基盤を設計。OpenID Provider の自社 OSS 実装で培った知見を活かし、堅牢で標準準拠の認証認可を提供します。
05
クラウド導入支援およびマイグレーション
- マルチクラウド／クラウドネイティブの導入支援 — AWS を中心に、Azure や Google Cloud を含むマルチクラウド環境の設計・導入・運用を支援。コスト最適化（FinOps）やセキュリティ強化、プラットフォームエンジニアリングの観点も含めて伴走します。
- 既存システムのクラウドへのマイグレーション支援 — オンプレミスシステムをクラウドへ移行する際の計画策定・実行・運用支援を提供します。
06
オブザーバビリティ・システム監視設計
- システムの監視設計および運用支援 — 安定稼働を確保するための監視・オブザーバビリティ基盤の設計と運用支援。リアルタイム監視、アラート設定、パフォーマンス分析を含みます。
- LLMオブザーバビリティと障害対応の自動化 — AI エージェントや LLM アプリの挙動・コスト・品質をトレースする LLM オブザーバビリティを導入。障害発生時の迅速な対応を可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えます。
07
AIエージェント・LLM活用支援
- エージェンティックAI／MCPを活用したDX支援 — 最新の生成 AI・推論モデルでビジネスプロセスを自動化・高度化。MCP（Model Context Protocol）による社内ツール・データ連携の標準化や、マルチエージェント・オーケストレーション基盤の構築を支援します。
- 自律型RAG・エージェント構築支援 — GraphRAG や自律型（エージェンティック）RAG を用い、リアルタイムに判断・行動する自律型エージェントシステムを構築します。
- AIガバナンスと評価（Evals）の整備 — ガードレール、評価（Evals）、監査ログによって、安全で説明可能な AI 活用を実現。EU AI Act などの規制動向も踏まえたガバナンス設計を支援します。
08
ローカルLLM・オンプレAIの導入支援
- オープンウェイトモデルによるローカルLLM環境の構築 — Qwen3-Coder や gpt-oss、DeepSeek 系をはじめとする最新のオープンウェイトモデルで、データを外部に出さないローカル・オンプレ LLM 環境を構築。機密性とコスト効率を両立します。
- SLM（小規模言語モデル）による業務特化AIの構築 — 用途を絞った SLM のファインチューニングや RAG 連携により、軽量で低コスト、かつ高精度な業務特化 AI を実現します。