CASES
開発事例紹介

某大手素材メーカー　生産管理システム開発

素材加工工場における生産管理システムの開発を行いました。同工場では日々原材料や他拠点から一次素材を受入れ、加工し出荷を行います。工場内の各工程において手作業で行われていた情報の管理を自動化するシステム開発です。

一次素材の受入れから製品として出荷されるまでには多くの機械やシステムが関わります。生産工程の自動化においては、それぞれのシステムが適切な種類・量・次の加工先などの指示をデータとして出し入れする仕組みが求められていました。このような複数のシステムに対応する自動化を目的にGraphQL（Graphene-Django）を採用。GraphQLの導入により、生産管理システムと他のシステム間において柔軟なデータのやりとりが実現しました。

機械の情報をモニタリングできる仕組みの導入も進められています。ApolloとGraphQL Subscriptionsを利用し、Webブラウザでリアルタイムの機械ステータスを閲覧できるよう実装しました。

電子書籍取次会社向け　コンテンツ管理・売上管理システム

電子書籍コンテンツのデータ（メタデータ、コンテンツデータ）を統合的に管理するCMS（コンテンツ管理システム）を開発しました。売上データと連動し、売上状況もグラフィカルに確認することができます。

電子書籍ストア向け　DRM・電子書籍ビューワー開発

電子書籍ストア向けのDRM（デジタル著作権管理）と、DRMと連携する電子書籍ビューワーを開発しました。電子書籍ビューワーはスマートフォン向けブラウザ・PCブラウザで動作し、セキュリティを考慮した設計・実装を実現しています。

大手Q&Aサイト　システム開発

サイト上で会員同士が質問し回答する機能を開発しました。先進的な機能としてケータイから質問しメールで回答を得られる機能も開発しています。プログラミング言語はPython、フレームワークはDjangoを採用。データベースはMySQLを使用しています。

大手会員制統計データ検索サイト　システム開発

マーケティングの元となる、さまざまな統計データを会員が検索できるシステムを開発しました。プログラミング言語Python、フレームワークはDjangoを採用。データベースはMySQLを使用しています。

グローバルコンサルティングファーム　戦略分析システム開発

ビジネス戦略策定の場面においては、財務・特許情報等の膨大かつ多岐にわたるデータの分析が行われます。コンサルティング業務を支援するデータ解析・可視化を目的としたシステムの開発を行いました。

プロトタイピングと実データによる仮説検証を繰り返し実施。製品化に至るまでには高度な要求を満たす必要があり、複雑できめ細かなデータ処理や整形も含め、Pythonによる実装力と数理統計の知識を活かして対応しました。データ分析処理にscikit-learn・pandas・NumPy、データ可視化にPlotly・Matplotlib・seaborn、プロトタイプの作成と評価にJupyter Notebookを使用しました。

電子書籍取次会社向け　流通業務優先度スコアリングシステム開発

電子書籍取次業務では日々大量の書籍を扱っており、販売登録や承認等を行う流通業務に多くの人員と時間をかけています。電子書籍には実際には1冊も売れないものが7割を占めており、タイトルなどの特徴量と過去の売上冊数を元に機械学習を行い、流通優先度をスコアとして付与。この優先度を元に流通業務を行うことで人員コストを平準化するシステムを開発しました。

PoC実装と実データを使って要件を明確にし、特徴量エンジニアリングによってスコアリングと実際の優先度ができるだけ一致するようにチューニングを実施。最終的に確定したアルゴリズムをAWS環境に組み込み、スコアを日次で担当者に渡すように実装を行いました。

採用担当者向け　応募者の活躍予測システム開発

応募者の採用適性検査の結果から、社内の職種ごとにどのくらい活躍できそうか、離職の可能性がどのくらいあるかを予測するシステムを開発しました。また、似た傾向の社員のリストアップを行い一覧表示にも対応。傾向を予測するために、社員も同じ適性検査を受けておき、その結果と実際の活躍状況を事前に機械学習させておくことで、応募者の傾向の類似度をもとに判定します。

ITイベント向け　技術タグ自動割当システム

公開されているイベント情報に技術タグ情報を自動的に割り当てる仕組みを作り、運用中のシステムに組み込みました。イベント技術タグ情報は、広告配信の最適化や開催イベントの傾向分析に利用しています。

運用中のメンテナンスコストを下げたい・既存のサーバーリソースを有効活用したいといった要求を加味しつつ、既存システムの上でデータが自動更新される仕組みを構築しました。技術タグの各イベントへの割り当て処理は、形態素解析（MeCab）の結果やその他ドメイン情報を加味し、Celeryを使ってバックグラウンドで非同期実行しています。

アパレルEC向け　商品推薦API開発

アパレルサイト上のおすすめ商品を会員一人一人に合わせて決定するAPIを作成しました。協調フィルタリングモデルを使用。定時バッチによっておすすめ商品の結果を計算しAurora DBに保存、APIGateway-LambdaによるサーバーレスAPIで計算結果をサイトに返却します。

結婚式場向け　成約確率予測・営業支援ツール

結婚式場の申込数を予測するツールを作成しました。線形回帰モデル・リッジ回帰モデルを比較検討し、過学習への対策として前処理による改善を実施しました。

履歴書スキル自動抽出システム

履歴書に書かれた文章を元に、候補者のスキル有無を判定しました。履歴書の文章をMeCabとTF-IDFでベクトル化し、スキル保持者との類似度を計算することでスキル有無を判定します。

観測衛星の運用最適化

複数の衛星・観測地点・地上局が存在する中で、衛星運用の制約条件・目的関数をモデル化し、最適な運用を求めるプログラムを作成、性能評価を行いました。

荷物収集ルートの経路最適化

荷物を収集する複数の車両やルート、交通条件が存在する中で、総移動距離が最小になるようなシステムを作成し性能評価を行いました。既存のプロトタイプをお客様の現場で利用できるように改修し、システム化しました。