INFRASTRUCTURE
インフラ事業
クラウドネイティブなシステム設計から、コンテナーベースのアプリケーション構築、 オンプレミス環境の構築・保守まで一貫して対応します。 AWS / Azure / OCI / GCP の各クラウドに対し、非機能要件を含むインフラ設計が弊社の強みです。
REFERENCE ARCHITECTURES
クラウド別 典型構成
AWS — Web/APIシステム
- Route53 → ALB → ECS (Fargate) → RDS Aurora
- S3 + CloudFront による静的配信
- CodePipeline / GitHub Actions で CI/CD
- CloudWatch + X-Ray で可観測性確保
AWS — バッチ/機械学習基盤
- S3 → Glue ETL → Redshift / Athena
- SageMaker でモデル学習・推論エンドポイント
- Step Functions でバッチオーケストレーション
- EventBridge スケジュールトリガー
Azure — エンタープライズ基盤
- Azure AD / Entra ID による SSO・条件付きアクセス
- AKS (Kubernetes) + ACR でコンテナー運用
- Azure Monitor + Log Analytics で監視統合
- Azure DevOps パイプラインで自動デプロイ
OCI — コスト最適化基盤
- Oracle DB / Exadata をクラウドリフトで移行
- OKE (Kubernetes) でアプリ層をコンテナー化
- FastConnect で閉域ネットワーク接続
- Oracle Analytics Cloud で BI 統合
アーキテクチャ図 — AWS Web/API システム
SELECTION LOGIC
クラウド・技術選定ロジック
- AWS — エコシステムの豊富さ・マネージドサービスの充実度を優先する場合。グローバル展開・ML/AI ワークロードに最適。
- Azure — Microsoft 365 / Active Directory との親和性が高く、エンタープライズのハイブリッドクラウド・SAP on Azure 連携に強み。
- OCI — Oracle DB・E-Business Suite などの Oracle 系ワークロード移行、ライセンスコスト削減を狙う場合に選定。
- マルチクラウド — ベンダーロックイン回避・SLA 分散が必要な大規模基幹システムで採用。IaC (Terraform) で環境を統一管理。
- ECS Fargate — Kubernetes 運用コストを避けたいシンプルなコンテナー実行。小〜中規模 Web / API に適する。
- EKS / AKS / OKE — マイクロサービス・複雑なデプロイ戦略（Blue/Green・Canary）が必要な場合。運用チームに Kubernetes 知識が必要。
- サーバーレス (Lambda / Functions) — イベント駆動・バースト性の高い処理。常時起動不要で TCO 低減。
CASE STUDIES
実績事例
製造業 — AWS 移行
- オンプレ VMware 環境を AWS へリフトアンドシフト
- Auto Scaling + RDS Multi-AZ で可用性 99.9% 達成
- 移行後インフラコスト 35% 削減
金融 — Azure ハイブリッド
- AD FS → Azure AD に移行し MFA・条件付きアクセス導入
- ExpressRoute で閉域ハイブリッド接続構築
- Microsoft Sentinel で SIEM 統合
流通 — コンテナー化
- モノリシック Java アプリを ECS マイクロサービスへ分割
- GitHub Actions CI/CD でデプロイ頻度 週1→日次に向上
- 障害影響範囲をサービス単位に局所化
DATA PLATFORM
データ基盤事業
ETL からDWH構築・BI設計まで、データ処理・DB選定・データ分析においてトータルな提案と豊富な実績を持ちます。 SASソリューション、Azure DB + ADF + PowerBI のマイクロソフト系ソリューションに特に強みがあります。
DATABRICKS USE CASES
Databricks 活用パターン
Lakehouse 構築
- Delta Lake で ACID トランザクション保証のデータレイク構築
- Bronze / Silver / Gold のメダリオンアーキテクチャで品質管理
- Unity Catalog によるデータガバナンス一元管理
ETL / ELT パイプライン
- Auto Loader で S3/ADLS からのストリーミング取り込み
- Delta Live Tables (DLT) で宣言的パイプライン管理
- 既存 Spark / Python コードからの段階移行対応
ML / AI 基盤
- MLflow でモデルのトラッキング・バージョン管理・デプロイ
- Feature Store で特徴量を一元管理し再利用性向上
- Model Serving エンドポイントでリアルタイム推論
SQL Analytics / BI 連携
- Databricks SQL Warehouse で BI ツールに JDBC/ODBC 接続
- PowerBI / Tableau からクエリ最適化したダッシュボード構築
- Photon エンジンにより既存 SQL より最大5倍高速化
アーキテクチャ図 — Databricks Lakehouse メダリオン
AWS DATA PLATFORM
AWS データ基盤 典型構成
サーバーレス分析基盤
- S3 データレイク → Glue Catalog でスキーマ管理
- Athena でアドホッククエリ（サーバーレス・従量課金）
- QuickSight で BI ダッシュボード可視化
- Lake Formation でデータアクセス制御
DWH 構成 (Redshift)
- Glue / DMS でソース DB から Redshift へ ETL
- Redshift Spectrum で S3 の外部テーブルを直接クエリ
- RA3 ノードで計算・ストレージ独立スケーリング
- PowerBI / Tableau から直接接続
リアルタイムストリーミング
- Kinesis Data Streams でイベント収集
- Kinesis Firehose → S3 / Redshift へ自動配信
- Lambda でリアルタイム変換・アラート処理
- OpenSearch Service でログ可視化
アーキテクチャ図 — AWS データパイプライン
SELECTION LOGIC
技術・ツール選定ロジック
- Databricks (DLT / Auto Loader) — 大規模データ・ML パイプラインを統合管理したい場合。Spark ネイティブで処理スケール性が高く、AI/ML ワークロードとの親和性が最高。
- Azure Data Factory (ADF) — Azure エコシステム内完結・ノーコード/ローコードで ETL を構築したい場合。SAP・Salesforce などのコネクターが豊富。
- AWS Glue — AWS 完結型のサーバーレス ETL。Spark ベースで Python/Scala が書けるチームに最適。既存 S3 資産との連携が容易。
- SAS DIS — 金融・製造など SAS ライセンス保有企業での既存資産活用。統計処理・コンプライアンスレポーティングに強み。
- Databricks (Delta Lake) — DWH と ML 基盤を統合した Lakehouse 戦略。データ量が数十 TB 以上でスケールアウトが必要な場合に選定。
- Snowflake — マルチクラウド対応・クレジット課金で柔軟なコスト管理。SQL 中心のアナリストチームに馴染みやすい。
- Redshift — AWS 内完結・大量バッチ分析が中心の場合。RA3 ノードで TCO を抑えつつ大規模分析が可能。
- Azure Synapse — Azure AD / Power BI との完全統合が必要な企業 DWH。Microsoft 系スタックで統一する方針に最適。
AI-DRIVEN DEVELOPMENT
AIDD — AI駆動開発事業
Open系アプリケーション開発に AI を組み込んだ AIDD（AI-Driven Development） を提供します。 Claude やローカルAI（Ollama / LM Studio）を活用し、コード生成・レビュー・テスト自動化・ドキュメント生成を 開発の全工程に組み込むことで、生産性・品質・ナレッジ標準化を同時に実現します。 機密情報をオンプレ環境に閉じたまま AI を活用できるローカルAI対応も提供します。
AIDD が変える開発プロセス
- 要件定義 — AIで要件整理・ユーザーストーリー自動生成
- 設計 — 設計書の自動生成・アーキテクチャレビュー支援
- 実装 — 自然言語からのコード生成、GitHub Copilot / Claude Code 活用
- テスト — 単体・結合テストケース生成、自動テスト実行
- 運用・保守 — ログ分析・障害検知・FAQ自動生成
ERP SOLUTIONS
ERP事業
SAP・Odoo・オープン系ERP の導入実績を持ち、ERPライフサイクル全体をカバーします。
SAP においては、業務面では20年以上のキャリアを持つベテランコンサルタントが在籍し、
FI / CO / SD / MM の幅広いモジュールに対応。技術面では従来の ABAP 開発に加え、
クリーンコアを遵守した RAP・CAP・BTP まで最新の開発手法を網羅しています。
BTP CASE STUDIES
BTP 関連事例紹介
Integration Suite
- IPBとの計画/実績連携（引当周り個別開発）
- Non-SAPシステムからの受注情報連携
CAP 開発
- SAP標準機能外の固有業務（配車管理等）
- 製造業界 基幹システム導入
RAP 開発
- 品目マスタ・BPマスタ・条件マスタ申請フロー
- アドオンテーブルで保持 → 最終承認後BAPI/標準クラスでS/4反映
- 食品業界 基幹システム導入
BPA（Build Process Automation）
- マスタデータの申請ワークフロー自動化
RAP + FPM（カスタムワークフロー）
- BPAの制限を超えるワークフローモジュールをRAP + Flexible Programming Modelで個別開発・自社パッケージ化
- エネルギー業界 基幹システム導入
業務開発（MM / FI）
- 固定資産管理アプリ開発
- 発注・検収等のMMアプリ開発
- エネルギー業界 基幹システム導入
SKILL DISTRIBUTION
開発スキル別 要員分布
ABAP拡張
Tool
RAP
CAP
Automation
Suite
Analytics (SAC)
(BP含む)
DEVELOPMENT APPROACH
S/4HANA 拡張方式 選択基準
Classic ABAP拡張
既存 ABAP 資産の保守・移行。レガシー環境では引き続き対応
Key User Tool
標準機能内の設定・カスタマイズ。開発不要の軽微な拡張
RAP（Developer拡張）
標準機能の拡張・既存モジュール再利用。トランザクション制御が必要な場合に選択
RAP + FPM / Freestyle
RAP のUI層が限定的なため、UX向上を図る際に Flexible Programming Model または Freestyle 開発を組み合わせ
CAP 開発
S/4HANA 標準機能と完全に独立した新規アプリケーション。自由度が高くマイクロサービス構成が可能
弊社の実績においても上記の選定フローに沿った形となっており、案件特性・要件・保守性を総合的に判断して最適な拡張方式をご提案します。
ANALYTICS ARCHITECTURE
S/4HANA 情報系連携事例
業務システム群
中継・統合基盤
アウトプット