当社
- 業務整理・設計
- AIを活用した実装
- テスト・検証
- 検証環境へのデプロイ
業務システム構築事例
複雑な業務を、
一つの流れへ。
業務整理から検証環境まで、約2.5か月。
うち約3週間を集中実装に。
防災領域の業務支援システムを、業務整理から設計・実装・検証まで一貫して支援。
実装と検証の一部にAIを活用し、業務・仕様・品質に関わる判断は人が担いました。
- 約2.5か月検証環境まで
- 約3週間集中実装期間
- 4業務10プロセス
- 約500項目自動テスト
複数の業務をつなぐシステムを
業務整理から検証まで一貫支援
情報登録、割り当て、実績管理、請求・帳票出力にまたがる業務を、一つのシステムとして構築しました。
AWS上の検証環境で、4つの利用者ロールごとに画面を操作し、一連の業務の流れを確認しました。
本番環境の構築や一部の外部連携は、今回の対象外です。
プロジェクトの役割分担
お客様
- 要件の提供
- 業務知識の提供
- 受入確認
業務が分かれるほど、情報も判断も分断される
複数の関係者にまたがる情報共有・割り当て・精算で、手作業や確認の負担が課題となっていました。
01
情報把握の遅れ
電話・メールで集まる情報の集計や
状況の共有に時間がかかり、
初動の調整が遅れていました。
02
割当・進捗管理の属人化
手作業・表計算による割り当てに
依存し、進捗の把握や重複の防止が
課題となっていました。
03
確認・精算業務の負担
実績情報が関係者ごとに分かれ、
精算のための突き合わせや帳票作成に
手間がかかっていました。
実装と検証では、AIと人の役割を分離
実装と検証の一部にAIを活用し、業務・仕様・品質に関わる判断は人が担いました。
プロジェクト全体の工程
- 01業務の把握
- 02対象範囲と
優先順位の決定 - 03設計
- 04AIを活用した
実装と検証 - 05検証環境での確認
実装AI
要件をもとに設計・コード生成を支援。
開発用ドキュメントも作成。
- API・DB・画面の設計補助
- フロント・APIのコード生成
- 要件定義書・手順書の作成
検証AI
実装とは別のAIが検証を担当。
テスト作成などを通じて実装を確認。
- テストコードの作成
- 別エージェントによる評価
- 検証結果を人の判断につなぐ
人
AIの生成・検証結果を確認し、
業務・仕様・品質の判断を担当。
- 業務要件の整理・解釈
- 設計・仕様の判断
- 検証結果の確認と修正判断
フィードバックで継続的に改善
複数の業務を、一つの流れにつなぐ基盤へ
情報登録から割り当て、実績管理、請求・帳票出力までをつなぎ、検証環境で一連の操作を確認しました。
-
01 情報登録
基本情報・状況の
登録と確認 -
02 割り当て
条件を確認し、
担当者が割り当て -
03 実績管理
開始・延長・終了の
実績を記録 -
04 請求・承認
請求内容の確認と
承認・支払の記録 -
05 帳票出力
台帳・実績情報を
CSV・PDFで出力
具体的な規模で見る、
今回のシステム
4業務・10プロセスを対象に、約40画面と
各種帳票出力を備えたシステムを構築しました。
業務の全体をカバーする、実用的で拡張性の高い規模です。
対象業務・プロセス
4 業務10 プロセス
基幹となる4つの業務、
10のプロセスを対象に構築しています。
主要機能群
5 つの主要機能群
業務を支える
5つの主要機能群で
構成されています。
利用ロール
4 ロール （管理者・担当者など）
管理者・担当者など
4つのロールに応じた
権限・操作を提供します。
画面数
約 40 画面
業務に必要な
約40画面を実装しています。
機能項目数
約 70 機能項目
業務を網羅する
約70の機能項目を備えています。
帳票出力
CSV 約 10 種
PDF 5 種
台帳・実績情報などを
CSV・PDFで出力できます。
検証環境で所定の確認を実施
約500項目の自動テストを用意し、変更のたびに検証できる体制を構築。
AWS上の検証環境で、操作確認と負荷テストを実施しました。
最大 400
同時アクセス
段階的にアクセス数を増加
約 9.3 万回
のチェック
負荷テストでの計測値
99.99%チェック成功率
テスト時のチェック成功率
検証環境
AWS検証環境で確認
自動テスト
約500項目を継続的に検証
負荷テスト
最大400同時アクセスで検証
レビュー・改善
不具合の修正と再テスト
負荷テスト条件：2026年6月23日／AWS検証環境／k6／約15分／読み取り系処理中心。最大400同時アクセスまで段階的に増やして計測。
※検証環境での結果です。本番環境の性能・稼働率を示すものではありません。
技術補足（初期開発時）：アプリケーションコード 約6.8万行／テストコード 約1.0万行／254コミット。
お客様の声
システムの話の前に、業務の流れを一緒に整理してもらえたのが大きかったです。関係者ごとに分かれていた情報の把握や割り当てが、ひとつの流れとして形になりました。
AIで実装した部分も、仕様や品質の判断には必ず人が入っていたので、任せきりにならずに済みました。
どこから手をつけるか迷っている企業にこそ、相談してみてほしい相手です。
当社が支援できること
この事例で担当した範囲
業務整理から設計・実装・検証、検証環境へのデプロイまでを担当しました。AIは開発の手段として活用しています。
同様の課題で相談できること
業務ごとに分かれた情報をまとめたい、複数の業務をつなぐシステムを検討したい。
課題整理から設計・実装・検証までご相談いただけます。
当社の事業領域
レイ・フロンティアは、AI開発支援を軸に、位置・行動データの分析基盤も持つ会社です。業務システムの設計・開発・検証まで支援しています。
※本事例で当社が担当したのは上記「この事例で担当した範囲」のとおりで、位置・行動データの分析・活用は含みません。
業務の整理から、検証・開発まで。
貴社の課題に合わせて、最適な進め方をご提案します。
まずはお気軽にご相談ください。
