実装で語る、Cor.株式会社の実績。
Cor.がお客様と共に整理し、設計・実装し、運用へとつなげた業務課題の解決事例をご紹介します。「AIを使う前に、扱う情報を設計する」アプローチをご覧ください。
※機密保持の観点から、企業名・製品名・一部仕様を伏せ、課題・設計・実装・運用に焦点を当てて掲載しています。
- 自社プロダクト
git履歴から確かめられる事実を取り出す自社プロダクト『Grift』
経歴は盛れる。証拠は盛れない。課題：エンジニアの経歴書や面談だけでは仕事の中身が伝わりにくく、コミット数などの活動量は生成AIで簡単に膨らむ。設計・実装：計測にAI（LLM）を使わず、git履歴から帰属やテストの併修などの事実を取り出すCLIを開発し、OSS（MITライセンス）として公開。運用：人材紹介会社・SESの営業や自社開発企業の採用担当に向けた、テスト導入（PoC）のご相談を受付中。
- OSS公開実績
Engineer Cafe Navigator
施設情報をもとに、利用者からの質問に自然な対話で答えるAI案内システム。課題：施設に関する多様な質問への対応コストが高く、利用者が情報を探しにくい。設計・実装：公開情報やFAQを整理し、適切な回答を生成するAIチャットボット基盤を設計・実装。運用：オープンソースとして公開し、コミュニティ主導での継続的な改善・運用が可能な体制を目指した。
- AI基盤開発
画像・テキストを複合的に処理する生成AI SaaS基盤の開発
複数のAIモデルを組み合わせ、目的に応じたコンテンツ生成を自動化するSaaS基盤。課題：画像とテキストを組み合わせたコンテンツ制作に多大な人的コストがかかっている。設計・実装：複数のマルチモーダルAIを統合し、要件に応じた出力を安定して生成するためのAPI連携基盤を設計。運用：エンドユーザーが直感的に操作できるインターフェースを提供し、継続的な機能拡張が可能な運用体制を構築。
※機密保持の観点から、特定につながる情報を伏せて掲載しています。
- 基幹システム刷新
大規模アンケート収集・分析基盤の刷新と運用設計
膨大な回答データを安全かつリアルタイムに処理・分析するためのシステム刷新。課題：既存システムのパフォーマンス低下と、データ分析までのタイムラグ・運用負荷の増大。設計・実装：大量アクセスに耐えうる負荷分散と、セキュアなデータ保管ルールを設計・再実装。運用：操作ログの取得や権限管理を整え、業務で運用する際の不安を減らすデータ管理体制へ移行。
※NDAのため、企業名・製品名・一部仕様を抽象化して掲載しています。
- 基幹システム刷新
業務フローに寄り添う、レガシー基幹システムのクラウド移行
老朽化したオンプレミス環境から、運用を見据えたクラウド環境への移行支援。課題：既存の業務フローが複雑化しており、単なるクラウド移行では現場の混乱が予想された。設計・実装：移行前に現場の業務課題を言語化・整理し、不要な機能を削ぎ落としたうえでクラウドアーキテクチャを設計・実装。運用：運用時に確認すべき責任範囲を明確にし、現場が迷わず使える保守・運用フローを定着。
※機密保持の観点から、特定につながる情報を伏せて掲載しています。
- PoC / 0→1開発
建築図面および間取りの自動生成AIの実証実験
建築業界の専門知識とAIを掛け合わせ、設計初期段階の図面作成を支援する検証。課題：設計初期段階における間取り案の作成に時間がかかり、顧客提案のスピードが上がらない。設計・実装：建築基準や特有の設計ルールをAIに扱わせるためのデータ整形ルールを定義し、プロトタイプを設計・実装。運用：生成された図面を人間が最終確認するフローを策定し、実務への組み込み可否を判断。
※NDAのため、企業名・製品名・一部仕様を抽象化して掲載しています。
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