革新・構築・変革
あらゆるものに、知性を組み込む。
複雑なビジネス課題を、インテリジェントなデジタルシステムへ。先進のAI、エンタープライズソフトウェア開発、先端技術を組み合わせ、次の時代を形づくるシステムを構築します。
私たちの信念
テクノロジーは、現実の課題を解決してこそ価値を持つ。
私たちは、技術そのものを目的とはしません。設計するすべてのシステムは、「何をより速く、安全に、明確に、あるいは初めて可能にすべきか」という業務上の問いから始まり、人々が日々頼りにするソフトウェアとして完成します。
01
革新
リサーチ、技術戦略、新たなシステム、AIソリューション、製品開発。いずれも、実際に構築・運用できることを前提としています。
02
構築
エンタープライズソフトウェア、プラットフォーム、アプリケーション、自動化、インフラ、セキュリティ、システム連携を、本番運用に耐える水準で構築します。
03
変革
非効率なプロセスを刷新し、レガシー技術をモダナイズし、測定可能なビジネス価値を生み出す、つながるインテリジェンスを実現します。
エンジニアリングの専門領域
6つの専門領域、ひとつのエンジニアリング基準。
各領域は、それぞれ単独でも確かな価値を発揮します。真の強みは、それらを組み合わせることで生まれます。実際のソフトウェアに統合されたAI、コネクテッドインフラを理解するソフトウェア、そして使う人のために設計された製品です。
13のサービス
企業を動かすシステム、ワークフロー、意思決定に組み込む応用AI。
言語モデルを活用したアプリケーションやエージェント型システムから、文書インテリジェンス、予測分析、コンピュータビジョンまで、エンタープライズAIの戦略策定、エンジニアリング、ガバナンスを提供します。いずれも人による監督のもと、本番環境で稼働することを前提に構築します。
この領域を見る実践するイノベーション
現実の業務のために設計されたプラットフォーム。
エージェント型AI、コネクテッドモビリティ、デジタル資産技術の分野から選んだプラットフォームを、その背後にあるアーキテクチャとともにご紹介します。
すべての事例を見る変革を支援する業界
業界の文脈を、設計に組み込む。
業界の知見によって、優れたソフトウェアの姿は変わります。私たちは、各業界が求める規制への理解、業務特有の用語、そしてシステム連携のパターンを踏まえて取り組みます。
業界一覧工場の現場から経営層まで、信頼できるひとつの業務の全体像を。
産業設備、SCADA、MESを企業システムと接続したうえで、運用チームが問題に後手で対応するのではなく先回りして予測できるよう、モニタリング、分析、AIを構築します。
- 多種多様な設備とプロトコル
- OTとITの融合とセキュリティ
- 事後対応型の保全
- 計画と実行の乖離
iQアプローチ
止まることが許されないシステムのための、デリバリー哲学。
5つのステージを、あらゆる規模で着実に適用します。短期集中のディスカバリースプリントから、複数年にわたるプラットフォームプログラムまで対応します。
私たちの進め方- 01
理解
事業、人、制約を理解します。プロセス、データ、システムを可視化し、成功の定義を測定可能な形で明確にします。
- 02
設計
対象となるシステムを設計します。境界、データフロー、連携、セキュリティ、コストを定め、意思決定を記録して、後から意図をもって見直せるようにします。
- 03
構築
本番品質の小さな単位で段階的に構築します。最初のコミットから、自動テスト、可観測性、セキュリティを組み込みます。
- 04
統合
すでに事業を支えているシステム、デバイス、チームと接続します。データを安全に移行し、リスクを管理しながら展開します。
- 05
進化
運用し、測定し、改善します。実際の利用状況に基づいてシステムを最適化し、データやニーズの変化に応じてインテリジェンスを磨き続けます。
応用AIとインテリジェントシステム
チャットボット機能ではなく、エンジニアリングとしてのAI。
役に立つAIとは、モデル、データ、ツール、ガードレール、評価、そしてそれを監督する人々から成るシステムです。私たちはそのすべてを設計・構築し、貴社がすでに運用しているソフトウェアに統合します。
自律性に明確な境界を設けたエージェント
明示的な権限設定、承認ゲート、すべての操作の完全なトレーサビリティを備え、ツールを活用するエージェントです。
貴社データに基づくナレッジ
アクセス制御を順守し、出典を明示し、文書の更新に合わせて常に最新の状態を保つ検索システムです。
拡大の前に、評価を
タスク固有の評価スイート、回帰テスト、モニタリングにより、品質を想定ではなく測定によって担保します。
業務への統合
統制されたインターフェースを通じて、CRM、ERP、チケット管理、データ基盤との間でデータを読み書きするAIです。
技術適合性エクスプローラー
ビジネスシナリオを選択すると、私たちが通常最初に検討するエンジニアリングアプローチをご確認いただけます。本ツールは方向性をつかむためのものであり、専門的な評価ではありません。
技術的な専門性
私たちが手がけるアーキテクチャ領域。
私たちは、目新しさではなく、適合性、持続性、そして運用するチームを基準に技術を選定します。以下は、私たちのエンジニアリングが対象とする領域とプラットフォームです。
01
クラウドとプラットフォーム
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Kubernetes
- Terraform
- Serverless
02
データとAI
- PostgreSQL
- Kafka
- Snowflake
- Databricks
- pgvector
- PyTorch
- MLflow
03
システム連携
- REST / OpenAPI
- GraphQL
- gRPC
- Webhooks
- Event streaming
- iPaaS
04
セキュリティ
- OAuth 2.0 / OIDC
- Zero trust
- Secrets management
- OWASP ASVS
- SBOM
- Threat modeling
05
ユーザー体験
- TypeScript
- React / Next.js
- React Native
- Swift
- Kotlin
- Design systems
06
エッジとデバイス
- MQTT
- OPC UA
- Modbus
- CAN / J1939
- Edge gateways
- Time-series
07
分散型台帳
- EVM networks
- Solidity
- Solana / Rust
- ERC-4337
- MPC wallets
- Indexers
08
品質とデリバリー
- CI/CD
- Playwright
- Contract testing
- OpenTelemetry
- SRE practices
- Load testing
記載の技術名は各社の商標であり、提携関係や推奨を意味するものではありません。
視点とリサーチ
テクノロジーリーダーのためのエンジニアリングの視点。
アーキテクチャ、応用AI、変革をテーマに、技術的な意思決定を担う方々に向けてエンジニアが執筆した実践的な考察です。
インサイト一覧エンジニアリング記事
エンタープライズワークフローのための信頼性の高いAIエージェント設計
エージェントが信頼に足るものになるのは、自律性に境界が設けられ、ツールに厳密なインターフェース仕様があり、あらゆるアクションを追跡、評価、取り消しできるときです。エージェントを実際の業務プロセスに導入するための、実践的なエンジニアリングガイドです。
AI導入ガイド
AIの実験から本番システムへ
パイロットの成功はそれが可能であることを証明し、本番運用はそれが信頼できることを証明します。有望なAIの実験を、サポート体制が整い効果を測定できる本番サービスへと発展させるための意思決定ガイドです。
アーキテクチャ詳解
エンタープライズナレッジシステムのアーキテクチャパターン
検索拡張生成（RAG）は機能ではなく、アーキテクチャです。エンタープライズナレッジシステムが、根拠に基づき、アクセス権限を踏まえた回答を返せるかどうかを左右するパターン、トレードオフ、障害モードを解説します。
国際的な取り組み
タイムゾーンを越えて協働する、米国のエンジニアリング企業。
iQsolutionsは、米国iQmindset Corporationのエンジニアリングブランドです。貴社の業務時間に合わせて設計したリモートファーストの体制で、南北アメリカ、欧州、中東、アジア太平洋地域の組織と協働しています。
タイムゾーンに配慮した協働
貴社チームの勤務時間に合わせて、打ち合わせの時間帯と納品のサイクルを計画します。
14の言語・地域版サイト
当社ウェブサイトは、14の言語・地域版でご覧いただけます。プロジェクトでのコミュニケーションは主に英語で行い、その他の言語への対応はプロジェクトごとに調整します。
データとコンプライアンスへの配慮
各市場におけるデータの保管場所に関する要件、プライバシー規制、業界規則を考慮したアーキテクチャを設計します。
強調表示されている地点は対応市場を示しており、拠点の所在地ではありません。
ご相談はこちらから
構想中の取り組みを、お聞かせください。
課題、背景、求める成果をお知らせください。営業用の定型対応ではなく、エンジニアが内容を確認し、熟慮した次のステップをご提案します。
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