実務知見をSGPの開発体制へ
代表社員がこれまでの開発業務で得た知見を、合同会社SGPの要件整理、設計、実装、レビュー、運用支援の基準へ反映しています。
技術の規模をそのまま持ち込むのではなく、顧客の事業規模と運用体制に必要な考え方を選び直します。
経験してきた技術領域
経験領域には、生成AI、RAG、業務自動化、Webアプリケーション、API、データベース、AWS等のクラウドが含まれます。
顧客企業名、サービス名、案件名は守秘義務に配慮して掲載しません。
大規模開発の考え方を中小企業支援へ
責任範囲を明確にすること、変更を追跡できること、障害や誤操作を想定すること、運用担当者が保守できることは、規模を問わず重要です。
必要以上に複雑な構成にはせず、中小企業の現場で維持できる形に調整して支援へ取り入れます。
AIなら何でも導入するわけではない
AIを導入すること自体を目的にはしません。費用、精度、情報管理、確認工数、既存業務との適合性を確認します。
ルール整理や通常のシステム化の方が適切な場合には、AIを使わない選択も含めて判断します。
法人実績との区別について
本記事に記載する経験には、合同会社SGP設立以前および代表社員個人として参画したプロジェクトを含みます。これらを合同会社SGPの法人受注実績として表示するものではありません。
今後も、代表個人としての経験と合同会社SGPの法人活動を区別し、公開可能な事実に基づいて情報を掲載します。