POSIIの技術スタック
「新しいから使う」ではなく、「事業が続けられるから使う」技術を選んでいます。
01
Python / Django
短期間での開発と、あとからの拡張を両立する。
- Webアプリ・SaaS・マッチングサービスの基盤として採用
- 管理画面・権限・認証といった土台が最初から揃っている
- データ分析やAIモデルとの接続がそのまま同じ言語で完結する
02
開発済みモジュールの再利用
毎回ゼロから書かない。だから初期費用が下がる。
- マッチング機能・決済機能・レビュー機能・メッセージ機能
- 通知、管理画面、ユーザー管理などの定番機能
- 実際に稼働したサービスから切り出した、検証済みのコード
03
RAG・自然言語処理
社内の情報を、「答えられるAI」に変える。
- 独自のRAG技術による、企業向けカスタマイズAIチャットボット
- 大量のドキュメントから必要な情報を瞬時に引き出す検索AI
- 営業支援システムとして、顧客対応時の即時情報参照に活用
04
OCR・業務自動化
紙とPDFに埋まった情報を、データにする。
- 光学文字認識(OCR)を活用した書類処理の自動化
- 大手企業での研究開発・業務効率化の実装経験
- 既存の業務フローと権限設計に合わせて組み込む
05
感情解析・メンタルAI
感情のデータを、価値あるサービスに。
- ジャーナリング(書く習慣)からメンタル状態をAIが解析
- ユーザーに最適なカウンセラー・コーチをマッチング
- 面談前のコーチングシミュレーションにも対応
06
AIエージェントによる開発
人が書く前提を、そもそも見直す。
- AIエージェントが実装の大部分を担い、人はレビューと設計に集中
- 同じ品質基準を保ったまま、開発期間を圧縮する
- 「AIに使われる」のではなく「AIを使いこなす」ための設計
安さと引き換えに、品質は落としません
金融・医療といった領域で求められる基準を、そのまま持ち込みます。
安く速いと聞くと、どうしても品質が心配になる。
短くできているのは「作る手数」であって、設計とレビューの手は抜いていません。金融・医療などで培った品質・セキュリティ基準はそのまま適用します。
PoCで終わってしまい、事業として立ち上がらない。
最初から「収益が立つ形」で設計します。技術検証だけで終わらせず、リリースして実ユーザーの反応を見るところまでを前提に組み立てます。
作ってもらったあと、自社で引き取れるか不安。
内製化を目指す場合は体制づくりまで伴走します。成果が見えた段階で、システムの買い取りに切り替えることもできます。
技術の裏付け
ブーム以前からAI研究に携わってきた代表が、実装まで見ています。
◎
アカデミックな裏付け
- カリフォルニア大学リバーサイド校 博士前期課程修了(研究分野:測度論、経路積分)
- アメリカ数学会のジャーナルに論文発表
- 音響に関する論文と特許を所有
◎
社会的に認められた専門性
- AI関連書籍:『誤解だらけの人工知能』(2018年)、『AI×Web3の未来』(2023年)
- プログラミング専門書を2冊出版(実装力の証明)
- 100社以上のAI導入コンサルティング実績、特許売却経験あり
03
技術書の執筆
- 『プロフェッショナルWebプログラミング Django』(エムディエヌコーポレーション/2021年)
田中潤(現・大河原潤)・伊藤陽平 共著。Pythonの基礎からDjangoの実践的な開発手法、社内向けSNSアプリの制作を通じた設計・デプロイまでを解説。POSIIが Django を主軸に据えているのは、書籍を執筆できる水準まで作り込んできたからです。 - 『Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本』(秀和システム/2016年)
Shannon Lab株式会社 著。Pythonの基礎からWebアプリ開発、ディープラーニングの実装までを、ブラックジャックゲームの制作を通じて解説。
※記載の実績は代表・大河原潤の経歴に基づくものです。詳細は代表者紹介をご覧ください。
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