System Development
業務理解と設計を踏まえて進める、
一社完結のシステム開発。
2006年創業、千葉市幕張拠点。
業務理解・要件整理・設計・開発・運用まで見据えた業務システム開発を行います。
開発の前に、設計で整えること
要件、構成、運用の前提を先に整理してから実装に入ります
業務理解から入る
現場の流れ、例外運用、誰が何を判断しているかまで確認し、画面や機能の前に業務上の論点を整理します。
要件と設計に時間を使う
要件整理・仕様整理・データや権限の設計に十分な比重を置き、後で崩れにくい構成を作ります。
運用まで含めて作る
引き継ぎや保守、障害時の対応まで見据え、運用開始後に困りにくい進め方と構成を選びます。
こんな経験はありませんか？
大手に頼んだら若手が担当だった
要件整理まではベテランが担当したものの、その後の開発は経験の浅いメンバーや外注に引き継がれていた
障害発生時のレスポンスが遅い
問題が起きても担当に連絡がつかず、状況確認や返答までに数日かかることがある
開発・インフラ・保守がバラバラ
それぞれ別会社で責任の所在が曖昧。問題が起きたときに連絡先が分かれ、解決までに時間がかかる
形式的な工程が目的を見失わせる
大量のドキュメントや手続きに時間をとられ、本当に必要なものを作るまで遠回りになる
AIで試作したが、本番運用に進めない
AIで形にはなったが、機能追加や保守、責任分界が曖昧で前に進めない
AIは固定ルールで使うのではなく、工程ごとに使い分ける
AIで試作しやすくなった一方で、要件整理、設計、品質判断の重要性はむしろ高まっています。
短期間で試作しやすい一方、要件整理や設計判断が不足すると、後から機能追加や運用整備で手戻りが起きやすくなります。
提案生成、たたき台作成、レビュー補助、品質確認など、工程ごとにAIの使い方を変えることで、速度と保守性を両立しやすくなります。
私たちには開発の判断軸があります。AIの提案をそのまま使う場面も、設計し直す場面も、その軸で見極めます。結果を見ながら使い方や環境も調整し、その時点で無理のない進め方を選びます。
私たちは、AIの提案を評価し、必要なら修正し、繰り返し調整が必要な部分は使う環境ごと見直します。こうした軌道修正に意味があるのは、自分たちで設計し、実装し、保守できる範囲を持っているからです。固定した手順ではなく、その時点で妥当な使い方を選びます。
進め方
要件整理・設計・実装・運用設計まで、同じチームが一貫して担当します
ヒアリング・要件整理
構想段階・要件が未整理でも問題ありません。状況をヒアリングしながら、目的の整理・言語化・優先順位の整理から支援します。
- ▸現状と課題のヒアリング
- ▸実現すべきこと・今はやらないことの切り分け
- ▸技術選定・概算の提示
- ▸進め方・スケジュール策定
設計・開発
要件整理の内容をもとに、アーキテクチャ、データ設計、権限設計、運用前提まで整理した上で実装します。生成AIも道具として活用しつつ、保守しやすい品質を優先します。
- ▸システム設計・データベース設計
- ▸画面・権限・運用フロー設計
- ▸AIを活用した実装効率化
- ▸インフラ構築（クラウド・自社サーバー）
- ▸テスト・品質確認
リリース・運用・保守
リリース後も担当者が変わらず継続サポートします。システムが止まったときは当日〜翌日対応を基本とし、設定変更・機能追加・IT全般の相談窓口として継続的に関わります。
- ▸リリース作業・動作確認
- ▸トラブル発生時の一次対応（当日〜翌日）
- ▸機能追加・改修対応
- ▸IT全般の相談窓口
主な使用技術
案件の要件・規模・運用方針に応じて適切な技術を選定します
バックエンド
フロントエンド
モバイル
データベース
インフラ
連携・外部サービス
上記以外にも、Python・Go・C#・Rust など、案件に応じて対応しています。
顧客要望を、開発できる仕様に落とし込む
システム開発で差が出やすいのは、実装そのものより前の整理と判断です。
「こうしたい」はあっても、どこまでを今回作るか、どの運用に合わせるか、何を先に決めるべきかが曖昧なままでは、 開発はすぐに行き詰まります。私たちはヒアリングで要望を整理し、必要なら仕様を削り、技術的・構造的に無理がある場合は 進め方そのものを変えるところまで含めて判断します。
要望を引き出す
表面に出ている依頼だけでなく、背景の業務・困りごと・運用上の制約まで確認します。
仕様に翻訳する
曖昧な要望を、画面・機能・データ・運用フローとして具体化し、開発できる単位に整理します。
優先順位を決める
予算・納期・技術的制約を踏まえ、今やることと後回しにすることを切り分けます。
代替案を出す
理想どおりに進められない場合でも、目的を外さずに進める現実的な方法を提案します。
チャイルドフットが選ばれる理由
顧客の要望を、実装できる仕様まで整理できる
「やりたいことはあるが、どう形にすべきか分からない」という段階からご相談いただけます。ヒアリングで要望を引き出し、目的・優先順位・運用の現実まで踏まえて、開発できる仕様に落とし込みます。
担当者が最初から最後まで変わらない
要件定義をしたメンバーが実際に開発し、運用まで責任を持ちます。組織の壁・引き継ぎによる情報ロスがなく、経緯を知っている人間が問題を解決します。
開発・インフラ・運用まで一社完結
開発と保守が別会社では、障害発生時に責任の所在が曖昧になります。私たちは一社で完結するため、問題が起きたときのレスポンスが速く、原因究明も迅速です。
経験ある技術者がAIを活用し、速度と品質を両立
設計判断やレビューを技術者が担い、AIを実装補助に活用することで、保守しやすさを損なわずに開発速度を高めます。
余計な工程を省き、目的に集中
形式的なドキュメントや手続きより、必要な判断と設計に時間を使い、動くものを速く届けることを重視します。100万〜2,000万円規模の案件を中心に、必要な規模感のプロジェクトを得意としています。
よくある質問
Q. どの段階から相談できますか？
A. 構想段階からご相談いただけます。要件が未整理でも問題ありません。状況を伺いながら、整理・言語化するところから支援します。
Q. 費用の目安を教えてください。
A. 100万〜2,000万円規模の案件を中心に対応しています。内容・規模・体制によって異なるため、ヒアリングの上で概算をご提示します。予算に応じて段階導入や仕様調整も含めてご提案します。初回相談は無料です。
Q. AIで作ったシステムの引き継ぎや改修は可能ですか？
A. 可能です。現状のコード・構成を確認した上で、引き継ぎの可否と進め方をご提案します。「拡張できなくなった」「誰も触れなくなった」という状態からの相談も歓迎します。
Q. 要件が固まっていなくても大丈夫ですか？
A. 問題ありません。「こういう課題を解決したい」という段階からご相談ください。要件の整理・言語化・優先順位の決定もサポートします。
Q. 運用・保守も含めて依頼できますか？
A. 一貫対応が基本です。開発後の保守・運用・障害対応・機能追加まで、同じチームが継続してサポートします。保守のみのご依頼も内容によって対応可能です。
Q. 開発期間の目安はどのくらいですか？
A. 規模・内容によって大きく異なります。ヒアリングの上でスケジュールをご提示します。既存資産の活用や実装工程の効率化によって、期間を短縮できる場合もあります。