AIモダン受託開発
AIモダン受託開発
アジャイルやクラウドネイティブなどの「モダン開発」を、当社のエンジニアがAIを駆使してさらにアップデート。
AIによる調査・実装・テスト支援と、熟練エンジニアの設計・レビューを組み合わせ、
開発速度と品質の両立を目指します。
BPS株式会社は、2007年の創業以来、開発・保守・インフラ構築等を含む累計1,000件以上の支援実績と、GitHub Copilotに代表されるAI活用を組み合わせた受託開発サービスを提供します。実績あるエンジニア陣が、AIによる調査・実装・テスト作成支援を適切に組み込むことで、社内集計では開発関連工程のスピードが平均55%程度向上し、特定の実装・調査工程では最大10倍の効率化も確認されています。さらに、AIを活用したレビュー支援と熟練エンジニアによる確認を組み合わせています。社内レビュー対象の比較では、脆弱性指摘が約35%減少したケースも確認しています。総務大臣表彰の受賞者やIPA未踏事業採択クリエイタを含むメンバーが、お客様のビジネスアイデアの早期実現を支援します。
※数値はBPS社内プロジェクトと一部受託案件の比較結果です。効果は対象工程や既存コードの状態によって異なります。
すでに「2025年の崖」を越え、レガシーシステムの維持に手一杯でDX推進が手遅れになりかけている
社内にAIやモダンな開発環境に詳しいエンジニアがおらず、技術的負債が溜まっている
競合他社よりも早く、新規Webサービスや業務システムをリリースしたい
開発スピードは上げたいが、情報漏洩リスクや公開後のバグ対応はできるだけ抑えたい
作って終わりではなく、ビジネスの成長に合わせて運用・拡張していきたい
AIを使えば本当に安く・早く・安全に開発できるのか、客観的に判断したい
自社で生成AIを使って開発を始めたが、セキュリティやコード品質がこれで本当に大丈夫か、評価できる人間がいない
Web標準や言語仕様の深い理解をベースに開発を行っています。W3Cにおける「縦書き」仕様の国際標準化（2020年度TTC情報通信技術賞受賞）への貢献や、OSSのエコシステムに対するバグ修正・イシュー対応など、基礎技術の発展にも継続的に還元しています。Rubyのコアパーサー技術の変遷も追従しており、将来のバージョンアップや仕様変更を見据え、技術的負債を適切にコントロールできる持続可能なアーキテクチャ設計をご提案します。
AWS Partner Networkのパートナーとして、数百万ユーザー規模のシステムインフラを設計・構築します。ECS、DynamoDB、SQSといったAWSマネージドサービスとRuby on Railsを連携させ、トラフィック増にも耐えうるスケーラブルで高可用なアーキテクチャをご提案します。
システム開発では、必要な体制を安定して確保できるかが重要です。BPSはグループ会社と連携し、150名を超える体制を構築しています。要件の変動や規模拡大にも、得意領域と稼働状況を見ながらチームを調整します。
AIに任せる工程とエンジニアが判断する工程を分け、4つの強みを開発に活かします。
全エンジニアがGitHub Copilotなどの最新AIアシスタントを標準活用。エンジニアがAIに定型作業を任せ、自身は複雑なアーキテクチャ設計やコアロジックの構築に集中します。AIはコード生成だけでなく、既存コードの調査、実装候補の作成、テスト作成、ドキュメント整理など複数の工程で利用しています。社内のAI活用案件では、開発関連工程全体で平均55%程度の効率向上を確認したケースがあり、定型的な機能実装や既存コード調査など一部の工程では、従来比で最大10倍程度まで短縮できた例もあります。Time-to-Marketを短縮しながら、担当エンジニアが設計内容を確認し、レビュー・テストを行います。
安易なAI導入はセキュリティ上の欠陥を生む危険があります。BPSでは、未踏採択者や高度全区分取得者などの熟練エンジニアが、AIによる実装・レビュー支援と、エンジニア同士の相互レビューを組み合わせています。社内レビュー対象の比較では、脆弱性指摘が約35%減少したケースも確認しています。ISMS認証（ISO27001）やプライバシーマーク基準に沿って運用しています。
AIはあくまで開発支援ツールとして利用します。AIが生成したコードや提案内容をそのまま成果物として扱うことはありません。担当エンジニアが内容を確認し、設計意図、既存仕様との整合、テスト、セキュリティ、保守性を含めて判断します。納品物については、AIではなくBPSが責任を持ちます。
システムは運用されて初めて価値を生み出します。BPSにはRuby on Railsを中心とするモダンアーキテクチャに精通し、開発・保守・インフラ構築等を含む累計1,000件以上の支援実績があります。インフラ構築からフロントエンド、運用保守まで担当領域を固定せず、案件に必要な範囲を同じ開発体制で扱います。さらに、社会インフラ規模の自社プロダクトを企画・開発・運用しており、その高い運用目線をすべての受託開発に還元しています。
「開発プロセスにおけるAI活用」にとどまらず、お客様のサービスや業務システム自体に最新のAI技術を組み込み、ビジネス価値を最大化するソリューションを提供します。
BPSは単に既存技術を利用するだけでなく、Webの基盤技術そのものを世界規模で創造・定義しています。
BPSは全体の85%以上をエンジニアが占める技術者集団です。経営陣や中核メンバーには「IPA未踏ソフトウェア創造開発事業」の採択者や、開発の現場に携わりながら慶應義塾大学SFC・東京工科大学にて非常勤講師等を務めるメンバーが在籍しています。
学生に対してWeb業界のリアルな開発フローや実践的な手法を指導しており、技術の根底を深く理解し言語化できる人材がいるからこそ、AIツールの出力を検証しながら活用できます。
Webの縦書きを実現するCSSの仕様「Writing Modes」は、登場から10年近く勧告に至らない状態が続いていました。BPSは、総務省の枠組みで慶應義塾大学の村井純氏が座長を務めた「次世代ウェブブラウザの標準化」に約6年間参加し、CSSワーキンググループの対面会議に継続して出席。2017年4月には、通常はGoogle・Apple・Microsoftなどがホストを務めるこの対面会議を、BPSが主催として開催しました。仕様の編集者およびワーキンググループ議長と連携して勧告化を働きかけ、2019年12月の勧告到達に至っています。この活動には社内の複数チームが関わり、それぞれのチームを率いたメンバーが受賞者として名を連ねる形で、2020年度情報通信技術賞（総務大臣表彰）を受賞しました。 下記2件は、W3Cが公開した公式プレスリリースに掲載されたコメントです。同プレスリリースには、貢献した企業・団体としてBPS取締役のコメントも併せて掲載されています。
「2004年にW3C CSSワーキンググループがテキストレイアウトの開発に着手してから15年、本日がCSS Writing Modes Level3がW3C勧告に到達したマイルストーンです。数え切れないほどの議論や開発、調整、精度調整、精度調整、そして日本だけでなく、多くのアジア諸国の協力のおかげで、日本の文化でもある縦書きCSSがWeb上で、ついに国際的な標準になりました。」
「W3CによるWriting Modes Level 3の勧告を歓迎します。縦書きは日本の伝統文化の一部であり、この仕様の勧告は日本のインターネットにとって大きなニュースです。これにより、当社サービスの使いやすさを高められると考えています。」
原文："Yahoo Japan Corporation welcomes W3C's recommendation of Writing Modes Level 3. Vertical writing is part of Japanese traditional culture and the recommendation of this specification is big news for the Internet in Japan."
自社の先端エンジニア体制70名に加えて、出資先である精鋭エンジニア企業と緊密な開発アライアンスを締結し、体制を拡張。
全グループ合計150名（内エンジニアが85.3%）の体制から、稼働状況・得意領域・知見を踏まえてチームを構成します。「完成までの期間を短縮したい」「大規模なシステム更新に対応したい」「難易度の高い実装だけを依頼したい」といった要請にも対応します。
上記メンバーが技術のトレンドを追いつつ、技術負債にならないよう最新すぎず、すぐに陳腐化しにくい技術の目利き・提案を心がけています。
エンジニアが成長する機会（毎週社内で勉強会を開催、外部の勉強会にも参加・登壇、技術観点の記事作成・公開）を意識的に作っており、社員の定着に寄与しています。
BPS株式会社は、受託システム開発、自社サービス開発、および漫画翻訳事業にわたり、国際標準規格である「ISO/IEC 27001:2022」および「JIS Q 27001:2023」を網羅。この管理体制のもとで、入力データの取り扱い範囲やアクセス権限を整理し、社内のAI利用環境を整備しています。
登録番号: 第10823551号。BPSは2010年の初期取得以来、厳格に個人情報の取扱基準を維持し続けています。JIPDEC（日本情報経済社会推進協会）より、長年にわたる真摯な情報保護体制への取り組みに対して、公式に感謝状を授与されました。
AIと熟練エンジニアの相乗効果で実現した、モダン技術およびレガシーシステム刷新の事例の一部をご紹介します。
| プロジェクト概要 | システム詳細 | 規模 / 期間 | 採用技術およびアーキテクチャ |
|---|---|---|---|
| 啓林館様・帝国書院様 超教科書・デジタル教材配信PF |
教科書発行会社2社との共同開発による「超教科書」プラットフォーム。デジタル教科書・教材の制作、配信、閲覧、SSO管理、学習履歴のクラウド保存、学習要素との連動などを支える教育DX基盤を、サーバサイド、フロントエンド、クラウド配信基盤を横断して継続的に開発・改善しています。 | 共同開発 継続改善 |
Ruby on Rails TypeScript React Node.js SSO クラウド配信 |
| TAO CBT・プログラミング評価関連 教育・教材系出版社様 電気通信大学様・大学入試センター様 |
TAO CBTやプログラミング教育・評価関連システムにおいて、機能改善、セキュリティ調査、検証環境・本番環境への反映、コード実行・採点に関わるUI改善などを支援。教育・学術領域で求められる安定性と利用者体験の両面を継続的に改善しています。 | 複数案件 継続支援 |
CBT TypeScript Code Execution Scoring UI Security |
| 大手出版社様 超教科書・超配信導入 |
デジタル教科書や教材の配信・閲覧ソリューションとして、学習支援機能を備えた「超教科書」を導入。また、ECサイトと連携して電子書籍販売を実現するシステムとして「超配信」を導入しています。用途に応じた閲覧体験、教材・書籍コンテンツの配信、セキュアなコンテンツ提供を支えています。 | 製品導入 教材配信／電子書籍販売 |
超教科書 超配信 Digital Textbook Secure Delivery |
| 株式会社 三栄 様 ちょい電書・電子書籍配信／ブラウザビューア導入支援 |
電子書籍配信・閲覧ソリューション「ちょい電書」のカスタム導入に関連して、コンテンツ変換、ブラウザビューアでの表示確認、変換環境の整備・引継ぎを支援。既存コンテンツをWebブラウザで読める形に整える運用を継続的にサポートしています。 | 導入支援 コンテンツ変換 |
EPUB Browser Viewer Content Conversion |
| 全国の自治体・教育機関・教育事業者・施設運営者様 自社SaaS開発で培ったAI活用型の継続改善 |
全国70以上の自治体で利用される入退室管理システム「ビヨンド入退」をはじめ、ビヨンド通知、日報、連絡帳、注文、整理券などの自社SaaSシリーズを継続開発。Railsを中心に、入退室管理、通知配信、モバイルアプリ、プッシュ通知、外部API連携、管理画面、利用者向け機能、運用改善を支えています。AIを活用した設計・実装・調査・レビューも取り入れながら、問い合わせ、展示会での反応、既存ユーザー要望をプロダクト改善へ反映しています。自社プロダクトの企画・開発・運用改善で培った知見をもとに、AIを活用した既存システム調査、設計支援、品質改善、新規開発にも展開しています。 | 自社SaaS 継続開発 |
Ruby on Rails AI-assisted Development API連携 Push Notification Mobile App Security |
| 多機能WEB接客・MAツール SaaSプラットフォーム構築 |
グローバル展開（英語・中国語）を見据えた新規SaaS開発。生成AIを活用したチャットボットやレコメンド機能をはじめ、ヒートマップ、離脱防止ポップアップ、ABテストなど、高度なデータ収集とリアルタイム処理が求められる機能群をPC・スマホ両対応で実装しました。 | 70人月程度 | OpenAI API Ruby on Rails AWS (ECS, RDS, DynamoDB, API Gateway, ALB, SQS) Docker MySQL |
| 交通系MaaSシステム 新規開発 |
地域特化型MaaSシステムの新規開発。STG・本番環境の構築から、決済機能などのバックエンド・フロントエンド実装を実施. | 約半年 | Rails 8.0 Next.js 15 React 19 TypeScript 5 PostgreSQL 16 Stimulus Tailwind |
| 新規自社SaaS （通知サービス）開発 |
新規自社サービスのMVP開発。LP公開、本番環境構築、およびiOS/Android向けアプリのリリースを実施。 | 継続中 | Ruby on Rails iOS Android Kamal Sendgrid |
| マーケティングリサーチ 企業向け開発支援 |
顧客エンジニアチームへのJOIN型開発支援。チャットボット追加対応や割付機能などの開発を実施。 | 約6年 | Next.js Stimulus Action Cable JSONカラム |
| 学術研究機関向け メディア分析基盤 |
メディア分析基盤の要件定義と研究開発。AIコーディングを活用してプロトタイプの構築を実施。 | 約10ヶ月 | Claude Code AWS Lightsail |
| 製造業向け 動画教育プラットフォーム |
職人の加工技術を動画で管理し、新人教育を支援するシステム。パッケージをベースにしつつ、AIを活用した自動文字起こし・検索機能を独自拡張。 | 10人月程度 | OpenAI API PHP (Laravel) Nuxt 3 AWS (MediaConvert) |
| 広告代理店向け SaaS型アクセス解析ツール |
既存顧客のアップセルおよび海外展開を見据えた自社保有型のアクセス解析ツール。毎秒数万件の膨大なトラフィックを遅延なく処理するためのビッグデータ基盤を企画段階から構築。非常に難易度の高いデータパイプライン構築により20人月規模のプロジェクトとなりましたが、AIによるGo言語の並列処理実装サポート等により、本来想定される開発期間を大幅に短縮しました。 | 20人月程度 | Go GCP (BigQuery) PHP (Laravel) React ClickHouse |
| 金融機関（信託銀行）向け 資産代理利用バックエンド |
高齢の口座名義人に代わり親族がオンライン手続きできるセキュアなバックエンドAPI群を開発。複数ベンダー間の連携を主導し、強固な認証基盤を構築。 | 70人月程度 | Kubernetes AWS (KMS, WAF) PHP (Laravel) gRPC |
| SaaS企業向け GA4連携 SEO分析基盤 |
GA4 Data APIを活用したSEO・競合調査機能、自動レポート生成、および複数決済手段を統合したSaaSプラットフォームのスクラッチ開発。 | 40人月程度 | React Google Analytics Data API PHP (Laravel) Stripe Billing |
BPSが設計・構築・運用するAWSスケーラブル・インフラの基本構成モデル。タブで本番（PROD）とステージング（STG）を切り替えられます。
DNSルーティング
ウェブACL保護
負荷分散・分散配置
Rails / ECS Container
Auto-Scaling
Aurora PostgreSQL
Read-Heavy queries
Redisキャッシュ
高速メールトランザクション
セキュアな決済ゲートウェイ
DNSルーティング (STG)
ステージング負荷分散
Rails (Single Container)
Aurora DB インスタンス
セッション・キャッシュ共有
サンドボックス連携テスト
大規模開発のアーキテクトを担当した経験豊富なメンバーが複数在籍。技術のトレンドを追いつつも、陳腐化しにくく技術負債にならない「最新すぎない技術の目利き」を心がけ、貴社のプロジェクトを牽引します。
BPSの自社エンジニアを中心に、案件に応じて関連会社のエンジニアや社内専門チームと連携して開発します。外部パートナーを活用する場合もありますが、要件整理、技術判断、開発管理、レビュー、品質確認はBPSが中心となって進めます。技術・業界・領域ごとに専門性を持つ複数の開発チームと、デザイン・マーケティング・インフラなどの社内専門チームが連携するため、特定の担当者や外部パートナーだけに依存しにくい体制で、継続的な保守・改善まで見据えてチームを構成できます。
BPSで培われた技術的知見は、社内にとどまらず全国のエンジニアに向けて広く発信されています。累計3,000記事を突破した自社ブログ「TechRacho」でのノウハウ共有や、Ruby/Rails関連イベントへのスポンサーシップ、そして「RubyKaja 2026」受賞に裏付けられた対外活動など、オープンな技術文化とエコシステムがエンジニアの着実なスキルアップとシステムの品質向上につながっています。
最新のAI / 生成AI関連記事は TechRacho の AIタグページ で随時更新中です。
AI活用の目的は、実装時間を短縮することだけではありません。
短縮できた時間を、デモ検証やβテスト、UI/UXの改善に振り向け、同じ予算・期間の中で完成度を高めます。
BPSでは何年も前からフルスタックフレームワーク、アジャイル開発、クラウドネイティブ環境、自動テスト、DevOpsとCI/CDなどフル活用して高い生産性と品質を実現してきました。
加えて現在はエンジニアがAIを活用し、定型記述の削減、テスト作成支援、調査・エラー解析の高速化を行っています。社内のAI活用案件では、対象案件の開発関連工程において平均55%程度のスピード向上を確認したケースがあり、自社SaaS構築から得た汎用モジュールの活用とあわせて、短縮できた時間をテスト、レビュー、セキュリティ確認、UI/UX改善に振り向けながら、工数・期間の最適化を図ります。
短縮できた工数を活用し、「本当にこの仕様でユーザーは使いやすいか」「セキュリティ要件に漏れはないか」といった、人間にしかできない高度なアーキテクチャ設計や試行錯誤（PoC・αテスト等）に熟練エンジニアの時間をフルコミットさせます。短縮できた時間を、設計・検証・UI/UX改善に振り向け、完成度を高める。これが、BPSが提供する次世代のROI（投資対効果）です。
※掲載数値は社内で確認した事例です。効果は対象工程や既存コードの状態によって異なります。
「本当にAIで早く作れるのか？」「自社の要件を満たせるか？」
コンペや相見積もりで長期間悩む前に、実際のスピードと品質を体感できる特別プランです。
「実際に動くもの」を素早く提供することで要件のズレを防ぎ、少人数の精鋭チームがアジャイルな機動力でビジネスの立ち上げに柔軟に対応します。
オンラインにて、実現したいビジネスアイデアや課題をヒアリング。大まかな要件をエンジニアがその場で素早く把握します。
検証する機能・範囲を合意した後、原則1週間程度で主要な操作を確認できる初期プロトタイプを構築します。
動作するプロトタイプと合わせ、ソースコードもそのまま納品いたします。その後の本番開発の土台や、他社コンペ時の比較材料としてご活用いただけます。
1週間ですべての要件を実装するのではなく、まず確認したい機能や業務フローに範囲を絞ります。実際に動くものを確認しながら、操作性、要件の認識差、技術的な成立性を確認し、その後の開発範囲を整理します。
初期プロトタイプは、本番運用に必要なすべての機能・性能・セキュリティ・運用設計を完成させるものではありません。本番利用へ進む場合は、プロトタイプで得られたフィードバックをもとに、認証・権限、データ保護、同時利用、性能、監視、バックアップ、テストなど、必要な要件を整理して実装します。
プロトタイプで方向性を確認した後は、必要に応じて1か月程度の追加開発、さらに数か月単位の本格開発・継続改善へ段階的に広げることができます。実際の案件でも、まず約1週間で初期プロトタイプを構築し、フィードバックをもとに約1か月の追加開発、その後3か月単位の継続開発へ移行したケースがあります。
費用は、検証する範囲を確認したうえで個別にお見積りします。
※初期プロトタイプで方向性を確認した後、本格開発へ移行できます。
AI活用のPoC・試作を相談する
お客様が生成AI等を用いて内製、あるいは他社が構築したソースコードを、BPSの熟練エンジニアがレビューします。
成果物の品質、セキュリティリスク、保守性、アーキテクチャ上の課題を整理し、改善・管理方法をご提案します。開発体制を増やす前に、第三者の技術的な視点を取り入れられます。
AIを使った新規サービス開発、既存システム連携、RAG・社内検索、セキュリティ、品質診断を検討するときに確認されやすい点をまとめています。
AIを活用した新規サービス開発、既存システムへのAI連携、AI生成コードの品質診断など、現在の状況に合わせて相談できます。
ご相談時には、作りたい機能や改善したい業務、現在のシステム概要、扱うデータ、利用中の技術、希望時期を分かる範囲でお聞かせください。AIの使いどころが決まっていない場合も、現在の業務や既存システムの状況から確認できます。
相談テーマが未定の場合は、近いボタンからお問い合わせください。