はじめての業務システム・
クラウド相談
システムが分からなくても、
業務改善は始められます
Business System Starter
AWS、DB、SAP、コンテナ、サーバレス。技術名を知っている必要はありません。
まず確認するのは、技術名ではなく、どの業務で困っているか、誰が使うか、どのくらいの費用で始めたいかです。 自社の状況に近いケースから、必要なサービス、環境数、費用管理、任せ方を一緒に切り分けます。
Starter Stack
業務に合わせて、必要な技術だけを選びます
AWS、API、言語、AIサービスを先に決めつけず、業務、予算、社内体制に合わせて小さく始められる構成を選びます。
- AWSCloud
- CloudFormationIaC
- Node.jsBackend
- PythonLanguage
- TypeScriptLanguage
- GitHubDevOps
- Amazon BedrockAWS AI
Safe Start
システムに詳しくなくても大丈夫です
最初から正しい技術名を選ぶ必要はありません。業務、データ、利用者、予算、社内体制を見ながら、 作るべきか、作らないべきか、どこまで任せるかを順番に決めます。
技術名は、後からで大丈夫です
AWS、DB、SAP、コンテナ、サーバレスなどの名前を知らなくても、業務、利用者、予算から必要な選択肢を一緒に整理します。
作らない選択も含めて考えます
SaaSで足りる業務、Excelを整えればよい業務、診断だけ先に行う方がよい業務もあります。必要以上に大きくしません。
小さく始めて、費用を見ながら育てます
1つの業務、1つのデータ、1つの画面から始め、月額費用や使われ方を見ながら機能追加を判断できます。
丸ごと任せるか、伴走するかを選べます
社内にナレッジを残したい場合も、開発から運用まで任せたい場合も、体制に合わせて進め方を設計します。
Choose Your Case
30秒で近いケースを選べます
どのサービスを選べばよいか分からない場合は、技術名ではなく、今困っている状況から選んでください。 必要な構成、費用感、進め方は初回相談で一緒に切り分けます。
Excelや紙で顧客、案件、在庫、予約を管理している
まずは管理したい情報、検索したい条件、更新する人、CSVや通知の必要性を確認します。
- まず見るサービス
- バックエンド開発
会社サイトやLPを整え、問い合わせにつなげたい
DBを持たない低コストな公開構成から始め、必要に応じてフォームや運用環境を足せます。
- まず見るサービス
- Webサイト制作・公開運用環境構築
AWS費用、権限、構成、監視が不安
アカウント、権限、監視、バックアップ、費用通知、開発・本番の分け方を整理します。
- まず見るサービス
- AWSインフラ開発
古いサーバーや既存システムを見直したい
作り直しだけでなく、移行、部分刷新、SaaS化、残す範囲を現実的に切り分けます。
- まず見るサービス
- AWS移行・モダナイゼーション支援
社内文書や問い合わせ履歴をAIで探したい
S3、DB、検索、生成AI、権限、ログ、評価まで、本番運用を見据えて整理します。
- まず見るサービス
- AWS上の生成AI・RAG実装支援
AIを業務に入れたいが、何から始めるべきか分からない
業務フロー、AIツール、既存システム連携、PoCから本番化まで段階を分けます。
- まず見るサービス
- AI実装・AI開発支援
毎月相談しながら少しずつ改善したい
優先順位、月額支援、外部相談の使い方を決め、いきなり大きな開発へ進まない形にできます。
- まず見るサービス
- 地方企業向けオンラインIT顧問
社内メンバーのIT理解やAI活用力を上げたい
使う側、運用する側の理解を高め、外部任せになりすぎない体制づくりにつなげます。
- まず見るサービス
- AI実装・実務型技術研修
どれにも当てはまる気がして決められない
課題、予算、社内体制、急ぎ度を確認し、最初に見るべきページと相談内容を絞ります。
- まず見るサービス
- 相談・資料
Right Scope
作らない方がよい場合もあります
すべてを新しく作る必要はありません。技術的に作れるかではなく、事業にとって作るべきかを確認します。
標準業務はSaaSやERPを優先
会計、人事、給与、販売管理など標準化しやすい業務は、既製サービスの方が早く安定する場合があります。
Excel改善で十分な場合もある
入力項目、共有ルール、テンプレート、簡易自動化だけで改善するなら、いきなりDB化しない判断もあります。
先に診断だけ行う
何を作るべきか決まっていない場合は、業務整理、費用感、優先順位だけを先に確認できます。
小さな試作で見極める
将来の方向性が変わりそうな場合は、最初から大きく作らず、使われ方を見て判断します。
Small Start
小さく始めて、予算を見ながら育てます
最初から大きな業務システムを作る必要はありません。まずは1つの業務、1つのデータ、1つの画面から始めます。
現状整理
どのデータを、誰が、何のために使うかを整理します。
小さなDB設計
最初に必要なテーブル、項目、権限だけに絞ります。
最小機能
入力、一覧、検索、CSV出力、通知などに絞って作ります。
費用確認
月額費用、アクセス、データ量、使われ方を確認します。
機能追加
承認、集計、外部連携、AI検索など、効果がある部分から広げます。
Cost & Environment
費用と環境数は、リスクと予算で決めます
公開前提のシステムは、まず開発環境と本番環境の2面から始めるのが現実的です。 顧客向けや重要業務では、検証環境を加えた3面構成を検討します。
本番のみ
社内だけの簡易ツールや短期検証向けです。変更確認が本番直結になるため、公開システムには向きにくい構成です。
開発 + 本番
小さなWebアプリや初期業務システムに向いています。低コストで、確認環境と公開環境を分けられます。
開発 + 検証 + 本番
顧客向け、複数部署利用、承認が必要な業務に向いています。受入確認やリリース前確認がしやすくなります。
Sandbox / DR / 研修環境
AI検証、障害対策、教育、外部ベンダー検証など、目的が明確な場合に追加します。
Cost Visibility
クラウド費用は、作って終わりではなく毎月確認できます
- 初期構築費と月額クラウド利用料を分けて確認する
- 本番、開発、検証など環境別に費用を分ける
- DB、ストレージ、通信、ログ、AI利用料をサービス別に見る
- 一定金額や利用割合を超えそうな時にメール通知する
- 月次で使っていないリソース、ログ保持期間、DBサイズを見直す
Why Database & Cloud
データベースとクラウドで変わること
データベースは保存箱ではなく、業務で使う情報を一つの基準で扱うための土台です。 クラウドはサーバーを買わずに済むだけでなく、監視、バックアップ、セキュリティ、コスト管理を組み合わせやすくします。
データベースで変わること
- 最新情報の置き場所を一つにできる
- 検索、絞り込み、一覧表示、集計がしやすい
- 更新履歴、権限、担当者を残しやすい
- AI検索、RAG、ダッシュボードへ広げやすい
クラウドで変わること
- サーバー購入を前提にせず、小さく始められる
- 権限、暗号化、ログ、バックアップを組み合わせやすい
- 費用をサービス別、環境別に確認しやすい
- 利用者やデータ量の増加に合わせて構成を広げやすい
How to Choose
DB、言語、フレームワーク、SaaS、実行基盤の選び方
技術選定は、流行しているかどうかではなく、業務の複雑さ、扱うデータ、社内で運用できる体制、 将来の拡張、予算に合わせて決めます。
データベースは何を使うか
顧客、案件、在庫、予約、請求のような業務データは、まずリレーショナルDBを軸に考えます。検索、分析、AI活用が必要になった段階で、検索エンジン、データウェアハウス、ベクトル検索などを組み合わせます。
- リレーショナルDB
- NoSQL
- 検索
- 分析
- ベクトル検索
言語とフレームワークはどう選ぶか
言語は好き嫌いではなく、既存システム、社内で扱える人、外部委託後の保守、AIやデータ活用との相性で選びます。5年後も直せるか、引き継げるかを重視します。
- TypeScript
- Python
- Java
- PHP
- Go
- .NET
SAPやSaaSを使うべきか
会計、人事、販売管理、CRMなど標準業務は、SaaSやERPが合う場合があります。独自業務、外部連携、顧客向け機能、AI活用が必要な部分だけ個別開発にする選択もできます。
- SAP
- Salesforce
- kintone
- SaaS + 個別開発
サーバレス、コンテナ、通常サーバーをどう分けるか
小さなAPIや通知はサーバレス、長く動かす業務アプリや複数サービスはコンテナ、既存システムの移行は通常サーバーから検討することがあります。運用できる体制と処理内容で決めます。
- サーバレス
- コンテナ
- VM
- マネージドサービス
枯れた技術にも良さがあります
新しい技術が常に正解とは限りません。長く使われている技術は情報が多く、保守できる人も見つけやすく、業務システムでは安心材料になります。古すぎるバージョンやサポート切れだけは避けます。
- 保守性
- 採用しやすさ
- 引き継ぎ
- サポート期限
エンジニアチームを用意できるか
技術は作れるかだけでなく、運用できるかで選びます。社内にエンジニアがいる場合、IT担当者だけの場合、外部保守前提の場合で、適した構成とドキュメントの残し方が変わります。
- 内製化
- 外部保守
- ドキュメント
- IaC
- テスト
Before Consultation
相談前に、分かる範囲で整理するとよいこと
すべて揃っていなくても問題ありません。分かる範囲だけでも、初回30分で確認する順番を決めやすくなります。
管理したいデータと、いま使っているExcel・紙・SaaS
利用者数、社内だけか、顧客や取引先も使うか
必要な画面、検索、CSV、通知、承認、外部連携
社内に残っている業務ナレッジ、過去の失敗、使われなかった理由
丸ごと任せたいか、社内に知見を残しながら進めたいか
本番、開発、検証環境の必要性と、月額費用の上限目安
将来やりたいAI検索、RAG、ダッシュボード、API連携
FAQ
よくある質問
Qシステムに詳しくなくても相談できますか？
Aはい。技術名が分からなくても、業務、データ、利用者、予算、社内体制から必要な構成とサービスを一緒に整理できます。
QデータベースはExcelと何が違いますか？
Aデータベースを使うと、複数人での更新、検索、権限、履歴、集計、外部連携、AI活用へつなげやすくなります。Excelを残す方がよい場合も含めて判断します。
QいきなりAWSを使う必要がありますか？
A目的によります。小規模な業務ならSaaS、既存ツール、Excel改善で十分な場合もあります。AWSが必要な場合は、小さな構成から始められるようにします。
Q本番環境と開発環境は分けるべきですか？
A公開前提のシステムでは、まず開発環境と本番環境の2面をおすすめします。顧客向け、複数部署利用、重要業務では検証環境を加えた3面を検討します。
Qクラウド費用が予算を超えそうな時に通知できますか？
A可能です。クラウドの予算通知やアラートを使い、一定金額や利用割合を超えそうな時にメール通知する運用を設計できます。
QAWS、GCP、Azureのどれがよいですか？
A既存の業務環境、MicrosoftやGoogleの利用状況、扱うデータ、将来のAIや分析、運用体制によって変わります。Wealthy DesignではAWSを中心に、必要に応じて選び方を整理します。
QSAPやSaaSを使った方がよいですか？
A標準化しやすい業務はSAPやSaaSが合う場合があります。一方で、自社独自の業務、外部連携、顧客向け機能、AI活用は個別開発との組み合わせを検討します。
Q新しい技術と枯れた技術はどちらがよいですか？
A新しいか古いかではなく、業務要件、保守できる人材、引き継ぎ、サポート期限、将来拡張で選びます。実績のある技術を土台にし、必要な部分だけ新しい技術を組み合わせることもできます。
Q社内にエンジニアがいなくても始められますか？
A始められます。SaaS、マネージドサービス、サーバレス、小さなWebアプリから始め、必要に応じて外部保守や将来の内製化を見据えた構成にできます。
Q丸ごと任せることも、伴走で進めることもできますか？
Aどちらも可能です。将来の運用に困らないよう、仕様、設計判断、DB設計、環境構成、運用手順、保守範囲を残しながら進めます。
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