サービス
Services
事業に貢献するシステム開発を目指して
What we do?
ソースメイカーの提供サービスでは事業に貢献するソースコード（システムを構成するプログラムの事を指す）を創り出すサービスを提供しています。
・新規事業やDXを推進したいがテクノロジーを活用して事業貢献する方法が分からない
・アジャイルを駆使して素早くシステムを作ったが使いづらく現場では活用されていない
・ベンダーの選定やコントロールについて経験が足らず適切に比較が出来ていない
・社内の企画部門手動で新規サービスをリリースしたが顧客からは見向きもされない
システム開発の現場ではこれらの課題が繰り返し発生しています。ソースメイカーではこれらの課題を解決する為に一般的な開発ベンダーが担当する工程を拡張して、開発だけでなく計画段階や運用段階について担当しサービスを提供させて頂きます。
私たちの強み
Our strength
一般的な開発ベンダーが担当する工程を拡張して、開発だけでなく計画段階や運用段階について担当しサービスを提供させて頂きます。
サービス紹介
Our Services
事業・プロダクト推進
事業と現場の前提を整理し、意思決定できる「構造」と「地図」を作ります。競合・価値・業務・指標をつなげて、開発に落とせる形へ具体化します。生成AIは論点整理や比較検討の速度を上げる補助として組み込みます。
- 競合との差異分析を行うポジショニング整理
- 価値提供の流れとボトルネックを可視化するバリューチェーン整理
- 業務→システム→データ→責務をつなぐ業務/システム全体の構造化
- 課題・論点をほどく課題の構造化（ツリー/仮説整理）
- 成果に直結するKPI計画 / KPIツリー策定（定義・算出・責任分界）
- （AI活用）壁打ちテンプレ運用、資料たたき台生成、比較表作成 など
成果物例
UX / UIデザイン
ユーザーの文脈を捉え、迷いなく使える体験を検証しながら設計します。情報設計からUI設計まで一貫して作り、開発へつながる形（ルールと部品）まで整えます。生成AIはプロトタイピングや試行回数の増加に活用します。
- ユーザー理解の設計と実行リクルーティング設計／インタビュー設計／インサイト整理
- 体験設計・情報設計（IA）カスタマージャーニー／ユーザーフロー／ワイヤーフレーム
- UI設計と実装へつなぐ設計デザインシステム作成／主要画面・状態設計／コンポーネント設計
- （AI活用）Figma Make等によるプロトタイピング、文言案・UIバリエーション生成 など
成果物例
開発（Web / アプリ / バックエンド）
変更し続けられる設計と、運用まで見据えた実装でプロダクトを前に進めます。品質とスピードの両立のため、テストと自動化を前提にし、AI駆動開発で実装・レビュー・ドキュメントを加速します。
- Web / アプリ / バックエンドの一貫開発（API含む）
- サービスKPIから逆算したエンハンス企画〜仕様化〜見積
- テスト設計（観点・ケース・受入基準の整備）
- 継続的E2Eの実装・運用による品質向上（回帰防止・リリース安定化）
- AI駆動開発（A2A / Cursor / Devin 等を活用した実装・レビュー・ドキュメント整備）
成果物例
運用・保守（ミニマム定額）
安定稼働に必要な監視・更新・セキュリティを、範囲を定めてミニマムに提供します。守りの運用を"過不足なく"回すことで、継続改善の足場を作ります。生成AIは運用ナレッジの問い合わせ対応や点検の補助に組み込みます。
- Datadogによる監視運用（可視化・メトリクス）
- Sentryによるエラー監視・アラート運用
- Dependabot等による依存関係更新の検知・運用
- WAF導入など入口対策の標準化
- 監査ログ導入による追跡性・調査性の強化
- （AI活用）システム不明点への問い合わせ対応（運用ナレッジ検索・回答） など
成果物例
グロース支援（継続改善・開発）
KPI向上に向けた継続開発を扱います。観測→仮説→施策→実装→検証のサイクルを回し、学びを積み上げます。運用保守とは目的と契約設計を分け、施策内容に応じて工数と体制を柔軟に設計します。
- GA等によるKPI観測（イベント/コンバージョン設計含む）
- Metabase等による分析・ダッシュボード整備
- Clarity等による行動分析（摩擦点の特定）
- バックログ運用による継続的アジャイル開発（優先度・リリース計画）
- Lighthouse等によるパフォーマンス/SEOの継続監視と改善
- （AI活用）示唆抽出、施策案のたたき台、実装サイクル短縮 など
成果物例
内製化・育成支援（クライアントチームのモダナイズ）
クライアントのエンジニアが開発チームに参加し、実案件の中で開発の進め方を身につける支援です。要件把握から設計・見積・レビューまで、現場で必要な判断力を「型」と「運用」で定着させます。AIレビューと人のレビューを併用し、属人性を下げます。
- クライアントエンジニアのチーム参画（ペア/モブ・レビュー同席）
- 要件把握・分解の型（論点、前提、スコープ、受入基準）
- アーキテクチャ検討への参加（責務分割・データ/権限・拡張性）
- QCDを意識した現実的な見積（分割、リスク、段階リリース）
- AIレビュー＋人レビューの運用設計（品質底上げ・学習促進）
- 開発プロセス整備（チケット、DoD、リリース手順） など
成果物例