開発システムの全体像

海外市場に向けた、全く０からの新規事業立ち上げの一環で開発をご支援しました。
このプロジェクトの最大の特徴は既存機能の現地市場向けのローカライズではなく、以下の点でリニューアルを含んでいることです。AI技術を駆使した「スポーツ分野におけるレコメンド型コンシェルジュ機能」を初期段階から組み込んだ点です。

・AWS/Lambdaを利用したマイクロサービスアーキテクチャでの設計
・同サービス専用のRAGを実装し、LLMと組み合わせたAIチャットの実装

限られた時間の中でのサービスローンチを最優先課題としていましたので、お客様との密な連携のもと、アジャイルな開発体制を構築。
主要機能の実装と、将来的には同社が事業で活用するSLM（小規模言語モデル）の実装も見据えたAI機能開発を並行して行い、スピーディな市場投入の実現を目指しました。

プレイネクストラボの担当作業

本プロジェクトにおいて、弊社は要求分析段階から参画し、開発全般工程を担当いたしました。
要件定義・設計: お客様のビジネスをヒアリングし、業務上の要求事項をシステム要件に落とし込み、機能一覧、業務フロー、インフラ、データベース、画面仕様などを定義。

開発・実装: フロントエンド、バックエンド、インフラ構築の全てを実装。特に、リアルタイム性が求められる情報更新にはWebSocket/SSE技術を採用。

AI機能構築: Azure AI、OpenAIなどを組み合わせて構築。

品質保証: 開発エンジニア以外による結合テストに加え、外部の第三者機関によるシステム試験やセキュリティ診断を実施し、高品質なサービスの実現をサポート。

プロジェクトマネジメント: 顧客との綿密な連携体制を構築し社内開発体制の進捗管理を徹底、スケジュール厳守とコスト最適化を両立。

プロジェクト実施前と実施後で変化したこと

【開発前】
海外市場向けの新規事業として、サービスコンセプトや主要機能の構想のみの段階。
サービス提供のための具体的なシステムは存在していない。

【開発後、並びに今後期待される成果】
差別化する付加価値を持つ機能を実装した新規サービスとして市場投入が可能になり、早期のユーザー獲得と収益化を目指せる。
スケーラブルなクラウドインフラにより、今後の事業拡大や機能追加にも柔軟かつ迅速に対応可能。
本プロジェクトで構築したAI基盤を足がかりに、将来的にはより高次元でのAI活用や独自のSLMへの発展が期待される。

利用した技術・開発環境

フロントエンド: React.js, Tailwind CSS, WebSocket/SSE
バックエンド: Node.js
データベース: PostgreSQL
インフラ: AWS(EC2, RDS, ElastiCache, Lambda, CloudFront, API Gateway, S3, CloudWatch, WAF, Route 53)
AI関連: Azure AI, OpenAI, Bing Search

プロジェクト実施期間／必要工数

実施期間：7カ月
必要工数：22人／月

お客様からの声

提案時のコミュニケーション段階から社内は４名体制でやり取りをしていました。
他の提案企業と比較してパートナーとして最も相談しやすい会社という評価は、社内で一致していました。
今後もアプリケーション開発、システム開発があった際は必ず相談したいと考えています。