開発・技術領域
画面・API・AWS・開発体制まで
必要な技術領域を切り分けます
フッターの「開発・技術領域」と同じ構成で、フロントエンド、バックエンド、AWSインフラ、AWS移行・モダナイゼーション、AWS上のAI実装、SES・エンジニアリング支援をまとめています。 画面、API、クラウド基盤、開発体制のどこに課題があるかを切り分け、必要な詳細ページへ進める構成です。
Technology Map
画面、API、AWSで使う主な技術
フロントエンド、バックエンド、クラウド基盤を横断し、AWSとAIを活用して、保守しやすい構成に必要な技術を組み合わせます。
- Next.jsFrontend
- ReactUI
- TypeScriptLanguage
- Node.jsBackend
- PythonLanguage
- AWSCloud
- Amazon BedrockAWS AI
- Amazon Q提供状況
- AWS DevOpsAgentDevOps Agent
- CloudFormationIaC
- GitHubDevOps
- JestTest
Technology Map
画面、API、データ、AWS、体制を一枚で確認できます
技術名だけで判断せず、システムのどの層を整えるべきかから確認できます。- 考える順番
- 画面から運用まで
- 対象範囲
- Web・API・AWS
- 体制づくり
- 実装・研修・支援
AWS AI Development
AWSとAIで、開発全体を継続改善します
AIは単体機能として導入するだけでなく、フロントエンド、バックエンド、AWSインフラ、テスト、運用まで、これまでの開発工程全体を改善するために使えます。
画面・UI改善を速くする
UIの実装方針、コンポーネント分割、アクセシビリティ、表示速度、フォーム改善の観点をAIで整理し、改修しやすいフロントエンドへ近づけます。
API・DB・処理設計を見直す
API仕様、DB設計、例外処理、ログ、性能課題、外部連携をAIで棚卸しし、設計レビューや改修優先度の判断材料にします。
リリースと運用を安定させる
AWS DevOps Agent、CodeBuild、CloudWatchなどを活用し、CI/CDログ、リリース準備、監視アラート、障害調査を整理します。
テスト・レビュー・手順書を整える
テスト観点、障害内容、再発防止策、運用手順書、移行リハーサル、DR/BCPのチェックリストをAIで整理し、確認漏れを減らします。
AIに判断を丸投げするのではなく、人が確認しやすい設計案、レビュー観点、ログ要約、テスト観点、改善候補を整理し、最終判断はエンジニアが行う前提で進めます。
AWS上のAI実装を見る
Frontend Development
フロントエンド開発
Next.js、React、TypeScriptを中心に、デザイン再現だけでなく操作性、表示速度、保守性まで見据えた画面を実装します。
Backend Development
バックエンド開発
API、認証、DB設計、外部連携、バッチ処理まで、事業の成長や運用後の変更に耐えられるサーバーサイドを構築します。
AWS Infrastructure
AWSインフラ開発
AWSの構成設計、IaC、監視、セキュリティ、デプロイまで整え、公開後も運用しやすいクラウド基盤を提供します。
Cloud Modernization
AWS移行・モダナイゼーション支援
既存システムを止めずに、AWS移行、基盤更新、アプリ刷新、AI活用まで、現状に合う進め方を切り分けます。
AWS AI Engineering
AWS上の生成AI・RAG実装支援
Amazon Bedrock、RAG、AIエージェント、権限、ログ、監視、コスト管理まで含め、AIをAWS上で本番運用できる形に整えます。
AWS AI Application
AWS × AIアプリケーション開発
AWSのAI基盤、API、認証、データ保存、Webアプリをつなぎ、AI機能を業務画面や既存サービスに組み込みます。
Engineering Support
SES・エンジニアリング支援
実装エンジニア、フルスタック、テックリード、SREなど、必要な役割と稼働条件を整理して開発体制を補強します。