การพัฒนาแบบ AI-Native ที่เร็วและคุณภาพสูง
เรานำประสบการณ์จากผลิตภัณฑ์ AI ของเราเองและงานที่ปรึกษา มาใช้เพื่อส่งมอบได้เร็วขึ้นโดยยังรักษาคุณภาพ
ศักยภาพการพัฒนาด้วย AI
เราใช้ AI ตั้งแต่การวางแผน พัฒนา ทดสอบ ไปจนถึงการปฏิบัติการ เพื่อเพิ่มความเร็วในการส่งมอบ
สัดส่วนงานพัฒนาที่ใช้ AI
90%+
เราใช้ AI ในการวางแผน เขียนโค้ด ออกแบบการทดสอบ และเอกสารอย่างเป็นมาตรฐาน
ความเร็วในการปล่อยระบบ
เร็วสุด 1 เดือน
โปรเจกต์ MVP ที่ขอบเขตชัดเจนสามารถตั้งเป้าปล่อยได้ภายในประมาณ 1 เดือน
ประสิทธิภาพการส่งมอบ
สูงสุด 2.5 เท่า
ใช้รูปแบบที่นำกลับมาใช้ได้และองค์ความรู้ AI ภายในเพื่อเร่งการพัฒนาและตรวจสอบ
การควบคุมคุณภาพ
มีมาตรฐาน
Code review, automated tests และ monitoring เป็นขั้นตอนบังคับ
องค์ความรู้จากการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ของเราเอง
เรานำบทเรียนจากการพัฒนาและปฏิบัติการผลิตภัณฑ์ AI ภายในมาใช้กับงานลูกค้าโดยตรง
- นำแพทเทิร์นปัญหาและแนวทางแก้จริงมาใช้ซ้ำในเทมเพลตงาน
- ออกแบบให้สมดุลทั้งประสิทธิภาพ ต้นทุน และคุณภาพ
- ใช้สถาปัตยกรรมที่ผ่านการพิสูจน์แล้วเพื่อลดเวลาช่วงออกแบบ
ผลงานด้านที่ปรึกษา AI ที่ใช้งานได้จริง
เราออกแบบเพื่อการใช้งานจริงในองค์กร ไม่ใช่แค่จบที่ PoC โดยรวมทั้งธุรกิจและ governance
- จัดลำดับ use case ตาม ROI และความเป็นไปได้
- รวมแผนด้านความปลอดภัยและ governance ในการนำไปใช้
- สนับสนุนการอบรมและการเตรียมการปฏิบัติการ
กระบวนการวิศวกรรมที่ผสาน AI
ใช้ AI ตั้งแต่การเก็บความต้องการจนถึงการทดสอบ พร้อม quality gate ที่ชัดเจน
- มาตรฐานการใช้ AI ช่วยพัฒนาและออกแบบเคสทดสอบ
- ใช้ E2E tests และ observability เพื่อคุมคุณภาพการปล่อย
- รอบ feedback สั้น ช่วยให้ปรับปรุงหลังปล่อยได้เร็วขึ้น
เริ่มปล่อยได้ใน 1 เดือน เริ่มที่ 6 ล้านเยน
โปรเจกต์ MVP ที่ขอบเขตชัดเจนสามารถตั้งเป้าเปิดใช้งานภายใน 1 เดือน พร้อมสนับสนุนการปรับปรุงหลังเปิดระบบ
บริการพัฒนาแบบขับเคลื่อนด้วย AI
โมเดลการส่งมอบที่ยกระดับทั้งความเร็ว คุณภาพ และความคุ้มค่าต้นทุนพร้อมกัน
พัฒนาเว็บ React / Next.js
เราดูแลตั้งแต่กำหนดความต้องการจนถึงการใช้งานจริง โดยออกแบบบน KPI เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจชัดเจน
กำหนดความต้องการด้าน UI, API และการปฏิบัติการร่วมกันก่อนเริ่มพัฒนา เพื่อลดงานแก้ซ้ำและเพิ่มความเร็ว
หลังเปิดใช้งาน เราปรับปรุง Conversion, ความเร็ว และการรักษาผู้ใช้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลจริง
ขอบเขตหลัก
- พัฒนาด้วย Next.js (App Router) / React / TypeScript
- หน้าผู้ดูแล ระบบสมาชิก และการเชื่อมต่อชำระเงิน
- ปรับปรุง SEO และ Core Web Vitals
- มาตรฐานการรีวิว ทดสอบ และส่งมอบ
พัฒนาแอป iPhone (Swift / SwiftUI)
ให้บริการครบตั้งแต่การวิเคราะห์ความต้องการ พัฒนา เปิดตัวบน App Store และปรับปรุงต่อเนื่อง
ปรับประสบการณ์ Native, การทำงานออฟไลน์ และการเชื่อมต่อ API ตามรูปแบบการใช้งานจริง
สนับสนุนการควบคุมคุณภาพและการออกเวอร์ชันด้วยข้อมูล Crash และตัวชี้วัดการใช้งาน
ขอบเขตหลัก
- พัฒนา/ปรับปรุงแอปด้วย Swift / SwiftUI
- เชื่อมต่อ Auth, Payment, Push, Location, Camera
- ออกแบบ API และทำงานร่วมกับ Backend
- รองรับ TestFlight และการส่งขึ้น App Store
พัฒนาเกมมือถือ (Native App)
รองรับการพัฒนาเกมมือถือ iOS/Android แบบ Native และงานอัปเดตสำหรับการให้บริการจริง โดยมีจุดแข็งด้านงานเกม IP อนิเมะที่ต้องการคุณภาพงานภาพ/เอฟเฟกต์และความเร็วในการอัปเดต
ออกแบบและพัฒนาฝั่ง Client โดยคำนึงถึงการเล่าโลกของเกม จังหวะเอฟเฟกต์ และการจัดอีเวนต์
รองรับการปล่อยอัปเดต ความเข้ากันได้ของอุปกรณ์ การวิเคราะห์ Crash และการปรับปรุงต่อเนื่อง
ขอบเขตหลัก
- พัฒนาเกม Client แบบ Native สำหรับ iOS / Android
- งาน UI/เอฟเฟกต์สำหรับเกมแนว IP อนิเมะ
- รองรับอัปเดตกิจกรรมและการปล่อยขึ้นสโตร์
- วิเคราะห์ Crash ทดสอบอุปกรณ์ และปรับปรุงประสิทธิภาพ
ที่ปรึกษาการนำ AI ไปใช้
ช่วยวางแผนตั้งแต่การคัดเลือก use case จนถึงการนำไปใช้งานจริงในองค์กร
จัดลำดับความสำคัญงาน AI ตาม ROI และความเป็นไปได้ เพื่อลดความเสี่ยงจากสcope ที่กว้างเกินไป
ออกแบบ Governance, Security และรูปแบบการปฏิบัติการเพื่อการใช้งานจริงทั้งองค์กร
ขอบเขตหลัก
- วางแผน Roadmap AI และจัดลำดับความสำคัญ
- ออกแบบ Prompt และนโยบายกำกับดูแล
- ออกแบบ PoC และตัวชี้วัดการทดสอบ
- สนับสนุนการนำไปใช้จริงและการอบรมภายใน
พัฒนาระบบที่ใช้ AI
พัฒนาระบบ AI ระดับใช้งานจริงที่เชื่อมกับกระบวนการธุรกิจเดิมอย่างเป็นระบบ
สร้างระบบ RAG, Automation และ Data Integration ที่คำนึงถึงสิทธิ์การเข้าถึงและการตรวจสอบย้อนหลัง
ปรับทั้งคุณภาพโมเดล ความเร็ว ต้นทุน และความเสถียรของระบบในการใช้งานจริง
ขอบเขตหลัก
- พัฒนาระบบค้นหาความรู้ภายในและ AI Assistant แบบ RAG
- ระบบสร้าง/ตรวจทาน/จัดหมวดหมู่เอกสารอัตโนมัติ
- เชื่อมต่อ API กับระบบองค์กรและ Workflow
- Monitoring, Audit log และการปรับต้นทุน
เหตุผลที่ลูกค้าเลือกเรา
เราผสานความรู้จากการทำผลิตภัณฑ์ AI จริงกับประสบการณ์ที่ปรึกษาเพื่อให้เกิดผลลัพธ์จริง
KPI-First Architecture
We design systems backward from business KPIs such as conversion, retention, and operational efficiency.
- KPI-to-feature mapping is defined at project start.
- Measurement and dashboard setup are included in implementation.
- Prioritization is based on expected impact.
Implementation-Ready Requirement Definition
We define screens, data structures, and operational flow before coding starts.
- UI and API specs are created together.
- Exception handling and role-based scenarios are documented.
- Future extensibility is considered in domain design.
Speed with Reliable Quality
Fast iteration is combined with review, testing, and monitoring standards.
- Weekly release planning with clear ownership.
- Design and code review checklists are standardized.
- Root-cause and prevention flow is part of operations.
Adoption-Focused Delivery
We support training and handover so solutions are used in day-to-day operations.
- Administrator and end-user guides are prepared.
- Initial operational support and Q&A process are set up.
- Improvement backlog is reviewed in regular sessions.
กระบวนการส่งมอบ
แสดงทั้งช่วงเวลามาตรฐานทั่วไปและความเร็วที่เราทำได้ด้วย AI
Phase 01
Current-State Assessment
Market average: 2-4 weeks
Our speed: 3-5 business days
Analyze systems, workflows, and data quality to define priority issues.
- Assessment report
- Prioritized issue list
- Initial roadmap
Phase 02
Requirements and Design
Market average: 3-6 weeks
Our speed: 1-2 weeks
Define functional and non-functional requirements with operation design.
- Requirement spec
- UI/API/data design
- Test strategy
Phase 03
Prototype / PoC
Market average: 3-5 weeks
Our speed: around 1 week
Validate high-risk assumptions and lock implementation direction.
- Prototype
- Technical decision log
- PoC evaluation
Phase 04
Build and QA
Market average: 12-24 weeks
Our speed: 4-12 weeks
Implement in short cycles with quality gates through review and tests.
- Production-ready application
- Test suite
- Monitoring setup
Phase 05
Release and Enablement
Market average: 2-4 weeks
Our speed: 3-7 business days
Plan launch, train teams, and establish operation procedures.
- Release plan
- Operation manuals
- Support workflow
Phase 06
Continuous Improvement
Market average: monthly cycle
Our speed: weekly cycle
Run KPI reviews and prioritize ongoing enhancements.
- KPI report
- Improvement backlog
- Quarterly roadmap
ระยะเวลาจริงอาจเปลี่ยนตามความซับซ้อนของงาน การเชื่อมต่อระบบ และกระบวนการอนุมัติ
ตัวอย่างแผนระยะเวลาและงบประมาณ
เป็นแผนอ้างอิงเบื้องต้น โปรเจกต์ MVP ที่ชัดเจนเริ่มได้จาก 1 เดือน / 6 ล้านเยน
Fast Launch
MVP / small-to-mid business app
Focus on core features and release quickly to validate market response.
From 1 month
เริ่มที่ 6,000,000 เยน (ไม่รวมภาษี)
PM x1 / Full-stack x2 / AI+QA x1
- Intensive requirement workshop
- Core flows implementation
- Auth, admin panel, analytics setup
- Launch support and initial operation guide
Growth Delivery
Service refresh / mid-scale expansion
Modernize existing assets while improving architecture and operations.
Around 3 months
JPY 12,000,000-20,000,000 (excl. tax)
PM x1 / Frontend x2 / Backend x2 / QA x1
- System assessment and migration plan
- UI/API redesign and operational improvements
- E2E test and monitoring setup
- Improvement cycle enablement
Enterprise Program
Large multi-department delivery
Roll out in phases with governance and security controls for enterprise scale.
Around 6 months
JPY 30,000,000-60,000,000 (excl. tax)
Program PM x1 / Tech lead x1 / Engineers x4-6 / QA x2 / AI consultant x1
- Enterprise architecture and phased rollout design
- Audit log and permission control implementation
- Cross-team training and governance setup
- Post-launch optimization roadmap
ตัวเลขนี้เป็นประมาณการเบื้องต้น ไม่รวมค่าโครงสร้างพื้นฐานและบริการภายนอก
คุณภาพ ความปลอดภัย และความพร้อมการใช้งานจริง
เรามีมาตรฐานคุณภาพและการกำกับดูแลที่รองรับการเติบโตหลังเปิดใช้งาน
Quality Assurance
Unit, integration, and E2E tests are built into delivery from the beginning.
Security
Access control, audit logs, and vulnerability management are standardized.
Operational Monitoring
Alert thresholds and incident response runbooks are prepared before release.
Cost Optimization
Cloud cost and performance are continuously monitored and optimized.
Documentation
Design decisions and operation procedures are kept maintainable for handover.
Improvement Management
KPI-based reviews drive prioritization and ongoing feature refinement.
กรณีศึกษา
มี 3 ตัวอย่างต่อสายบริการเพื่อแสดงผลลัพธ์เชิงปฏิบัติ
React / Next.js Development Cases
Three examples of web product delivery and modernization.
B2B Order SaaS Frontend Redesign
Trading SaaS Company
Unified ordering workflow and reduced manual processing time.
โจทย์ปัญหา
- Complex UI flow
- Frequent input errors
แนวทางดำเนินการ
- Workflow-driven UI redesign
- Type-safe form architecture
ผลลัพธ์
- 42% faster input
- 35% fewer inquiries
เทคโนโลยี
E-commerce Performance Optimization
D2C Brand
Improved page speed and conversion during campaign peaks.
โจทย์ปัญหา
- Slow mobile pages
- Limited analytics
แนวทางดำเนินการ
- Rendering optimization
- Measurement redesign
ผลลัพธ์
- LCP improved to 1.7s
- 1.6x mobile CVR
เทคโนโลยี
Legacy Portal Modernization
Education Service Company
Migrated legacy modules without downtime.
โจทย์ปัญหา
- No downtime requirement
- Data consistency
แนวทางดำเนินการ
- Phased migration
- Operational automation
ผลลัพธ์
- Zero downtime migration
- 55% less manual operation
เทคโนโลยี
iPhone App Development Cases
Examples across field operations, EdTech, and healthcare.
Field Work Reporting App
Maintenance Service Company
Digitized reporting and reduced back-office workload.
โจทย์ปัญหา
- Paper-based operations
- Input quality issues
แนวทางดำเนินการ
- Offline-first mobile flow
- Photo/location integration
ผลลัพธ์
- 50% faster reporting
- Defect rate dropped to 6%
เทคโนโลยี
Learning App Retention Improvement
EdTech Provider
Redesigned onboarding and notifications for retention growth.
โจทย์ปัญหา
- Low retention
- Unclear user behavior
แนวทางดำเนินการ
- Onboarding redesign
- Segmented push strategy
ผลลัพธ์
- 1.4x 7-day retention
- 41% push open rate
เทคโนโลยี
Medical Device Connectivity App
HealthTech Company
Stabilized BLE connectivity and data synchronization.
โจทย์ปัญหา
- Unstable reconnection
- Data gaps
แนวทางดำเนินการ
- Connection state machine
- Retry-safe sync design
ผลลัพธ์
- Data loss reduced to 0.08%
- 40% crash reduction
เทคโนโลยี
AI Consulting Cases
From roadmap design to organizational adoption.
Call Center AI Roadmap
BPO Company
Defined practical use-case priority and rollout phases.
โจทย์ปัญหา
- Too many use cases
- Unclear investment basis
แนวทางดำเนินการ
- Log analysis
- ROI + feasibility prioritization
ผลลัพธ์
- 8 priority areas selected
- Approved implementation budget
เทคโนโลยี
AI Enablement for Sales Team
SaaS Company
Standardized proposal and meeting-summary generation workflow.
โจทย์ปัญหา
- Inconsistent output quality
- Security concerns
แนวทางดำเนินการ
- Prompt templates
- Governance policy design
ผลลัพธ์
- 38% less prep time
- 80%+ adoption in 3 months
เทคโนโลยี
Back-office AI Opportunity Assessment
Mid-size Manufacturer
Defined practical AI initiatives for HR, legal, and finance.
โจทย์ปัญหา
- Cross-team process differences
- No AI owner
แนวทางดำเนินการ
- Process mapping
- 90-day rollout planning
ผลลัพธ์
- 60% of target workstreams planned
- AI governance team launched
เทคโนโลยี
AI System Development Cases
Production-grade AI implementation across multiple business workflows.
Enterprise Knowledge Search Platform
IT Service Company
Built RAG-based search with access control and monitoring.
โจทย์ปัญหา
- Scattered documents
- Low search success rate
แนวทางดำเนินการ
- Index pipeline
- Metadata and permission design
ผลลัพธ์
- 29% fewer internal inquiries
- 45% faster information lookup
เทคโนโลยี
Contract Review Assistant
Listed Enterprise
Automated first-pass review with legal team governance.
โจทย์ปัญหา
- Review bottlenecks
- Rule inconsistency
แนวทางดำเนินการ
- Clause classification
- Human-in-the-loop workflow
ผลลัพธ์
- 52% faster first review
- Better quality consistency
เทคโนโลยี
Support Ticket Classification & Reply Drafting
E-commerce Company
Automated ticket routing and suggested responses for agents.
โจทย์ปัญหา
- Slow response in peak periods
- Quality variance
แนวทางดำเนินการ
- Priority classifier
- Reply draft and approval flow
ผลลัพธ์
- 46% faster first response
- 18% fewer repeat inquiries
เทคโนโลยี