クラウドDXで基盤を強化
AWSやMariaDBを中心に、最新のクラウド環境へ移行。セキュリティと拡張性を両立した基盤を実装。
- Amazon Linux 2023 / MariaDB 11 / PHPに対応
- 既存業務のダウンタイムを最小化した移行設計
※要件に応じて最適なクラウド構成を選定します。
業務基盤：既存システムを再構築しモダナイズ
古い設計や二重管理を整理。ダッシュボード化と自動通知で現場の判断を高速化。
- 販売・在庫・発注・配送を一元管理
- API連携で会計や外部サービスと統合
クラウド導入から教育・医療まで。幅広いDXを確かな成果に結びつけます。
クラウドDXで基盤を強化
AWSやMariaDBを中心に、最新のクラウド環境へ移行。セキュリティと拡張性を両立した基盤を実装。
※要件に応じて最適なクラウド構成を選定します。
既存システムを再構築しモダナイズ
古い設計や二重管理を整理し、操作性と効率を大幅に改善。レポートをダッシュボード化して意思決定を支援。
※現行データベースのサンプル提供があれば移行も可能。
教育・医療DXで社会に貢献
eラーニングやバイオ研究、医療データ分析にAIを適用。現場の効率と精度を高め、国際的な知見を活かす。
※大学・研究機関・医療分野での実績多数。
品質保証でリスク最小化（日本HQ）
モデル監視・再学習・監査ログを標準化。日本HQのレビューと検収基準で成果物の信頼性を継続的に担保。
※アジャイル運用でコストと品質の両立を実現。
クラウド導入・再構築から教育／医療まで。“経営効果”で語れる導入シナリオを提示します。
運用効率・UX改善
古い設計や二重管理を整理。ダッシュボード化と自動通知で現場の判断を高速化。
在庫回転率向上
販売履歴や需要指標を用い、欠品と滞留を抑制。現場のKPIをリアルタイム管理。
学修効果の可視化
受講ログや小テスト結果を分析し、個別最適化。教材管理と試験運用を一体化。
現場の判断を加速
検査値・バイタル・問診データを統合して可視化。しきい値超過やフォローアップを自動通知。
クラウド導入・既存システム再構築、教育・医療領域のAI活用まで。代表的なユースケースと実装の方向性を紹介します。
既存システムの再構築・クラウド導入・ダッシュボード化を中核に、教育・医療領域のAI活用まで。日本HQの品質保証のもと、国際案件を確実に実装します。
大学・政府セクターでの大規模DXに従事。要件定義〜運用まで伴走し、レガシー再構築とクラウド移行を短期間で着地。 AWS・MariaDB・PHP（CakePHP）で堅牢な基盤を実装。
eラーニングDXと医療データ分析をリード。学修ログ解析や理解度推定、検査値・バイタルの可視化と自動通知で 現場の意思決定を支援。
まずは限定スコープのPoCで検証し、合意したKPIを満たした段階で本実装へ。
月次精算と標準ドキュメントで、透明性の高い進行を徹底します。
※ 上記は参考レンジです。最終見積はDiscovery（要件・データ診断）後に確定します。
小さく検証しながら最短で実装へ。日本HQの品質保証とエジプトのクラウドDX実行力で、 DX投資を確実な経営成果に接続します。
現状の課題・既存システム構成・成功条件を短期で整理。
成果物：要件定義、システム調査結果、KPI/評価指標、概算見積・計画案
限定スコープで仮説検証し、操作性・運用性・業務効果を測定。
成果物：PoC環境・評価レポート・次フェーズ計画
本番想定のクラウド基盤で機能実装。監視・セキュリティを含む運用体制を構築。
成果物：本番環境、統合ダッシュボード、運用Runbook
機能を段階拡張。ユーザビリティ・効率・収益指標の最適化を継続。
成果物：拡張ロードマップ、改善レポート、追加機能
※ 期間は目安です。スコープとシステム状況により変動します。
初めてのAI導入でもご安心ください。Discovery→PoC→Build→Scale の段階設計と、 日本HQの品質保証・MLOps監査で「任せられるAI」を提供します。
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