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2026.09.28 更新
最新記事：Docker Cloud Sandboxes を一次情報で読み解く
Docker社が発表した AIエージェント向けクラウド実行環境を、
microVM、sbx move、Sandbox Kit Specification、CNCF提携まで含めて整理しました。
AI連携 / 業務システム / 認証・基盤設計
AIを「試す」で終わらせず、
業務に組み込める仕組みにする。
ビットオンは、AI活用の構想を、Webアプリ、API、データベース、認証、運用基盤まで含めて 実際に動く業務システムへ落とし込む開発会社です。 要件が固まる前の業務整理から、設計・実装・運用まで一気通貫で支援します。
東京・千代田区 / 1999年8月創業・創業27周年 / 一次受託・直接対話を重視
相談テーマ
AI以前に、業務の流れが複雑になっていませんか。
相談の入口は「AIを入れたい」でも構いません。ただ、実際にはその手前にある 情報の散在、二重入力、権限管理、運用の属人化を整理した方が、結果としてAIも使いやすくなります。
社内資料を探す時間が長い
資料が分散し、必要な情報にたどり着くまで時間がかかる状態です。
転記・二重入力が残っている
同じ情報を複数の場所へ入力し、確認や集計に時間が取られている状態です。
ID・権限管理が複雑になっている
アカウント管理が分散し、誰が何を使えるのか見えにくい状態です。
AIの試用後、業務実装で止まっている
AI単体では効果が見えたものの、現場の仕組みに接続できていない状態です。
できること
単発のAIツールではなく、業務システムとして設計します。
必要なのは「AIを使うこと」そのものではなく、業務の中で安全に、継続して、改善しながら使える仕組みです。 ビットオンは、アプリケーション、データ、認証、運用基盤を分けずに見ます。
01
Business system
業務システム・Webアプリ開発
申請、予約、顧客管理、在庫、帳票、レポートなど、現場の業務に合わせたWebシステムを構築します。
02
AI integration
AI連携・社内データ活用
社内文書検索、問い合わせ回答、文章作成、帳票作成などを、既存業務と接続して実装します。
03
API / Data
API連携・データベース設計
既存システムやSaaSをつなぎ、二重入力を減らし、あとから拡張しやすいデータ構造を設計します。
04
Auth / Security
認証基盤・権限管理
SSO、LDAP、Keycloak、WebAuthn、VPN連携など、利用者と権限を中心にした設計を行います。
05
Infrastructure
VPS・Docker・オンプレミス基盤
クラウド一辺倒ではなく、要件や予算に応じて、VPS、専用サーバー、オンプレミスも含めて構成します。
06
Operation
運用・改善・引き継ぎ
ログ、バックアップ、監視、ドキュメントを整え、担当者が変わっても改善を続けられる形を目指します。
相談例
相談は、具体的な業務の困りごとから始まります。
以下は、ビットオンにご相談いただきやすいテーマの例です。 実際の案件では、既存システム、運用体制、セキュリティ要件を確認しながら、 小さく始めて広げる形を検討します。
社内ナレッジ
RAG / 検索
社内文書を、自然な言葉で探せるようにしたい
ファイルサーバー、議事録、過去提案書、規程類が分散している場合、 まず情報の置き場と権限を整理し、その上にAI検索を組み込みます。
重要なのは「AIに答えさせる」ことだけではなく、参照元、権限、更新手順を明確にすることです。
データ連携
転記削減
Excel・メール・既存システムの二重入力を減らしたい
受注、請求、問い合わせ、進捗などのデータが複数の場所に分かれている場合、 どこを正にするかを決め、API連携やバッチ処理で転記を減らします。
AIを使う前に、データの流れそのものを整える方が効果的なケースもあります。
認証
権限管理
利用者・権限・退職者対応を整理したい
社内ツールやSaaSが増えると、アカウント管理は複雑になります。 SSOや統合認証を前提に、誰が何を見られるかを設計し直します。
AI活用でも、認証と権限が曖昧なままだと安全な社内利用につながりません。
AIエージェント
安全な実行環境
AIエージェントを安全に動かす基盤を考えたい
Claude Code などのAIコーディングエージェントを業務で使う場合、 どこまでファイルやネットワークに触らせるかを設計する必要があります。
Docker、サンドボックス、権限管理、ログを含め、開発現場で扱える形に落とし込みます。
向いている案件・向いていない案件
少人数で深く入るからこそ、適した案件を見極めます。
すべての開発を少人数で行うべきだとは考えていません。 案件規模、体制、求められる継続性によって、適した開発体制は変わります。
ビットオンが力を出しやすい案件
業務の整理から入り、設計・実装・運用まで一貫して見た方がよい案件です。
- 要件がまだ固まりきっていない
- AI活用と既存業務をつなぎたい
- Webアプリ、DB、認証、基盤をまとめて考えたい
- 大きな体制より、直接対話できる開発者を重視したい
大規模体制の方がよい案件
大人数の分担、常時監視、厳格な運用品質が前提となる場合は、別の体制が適しています。
- 大規模な基幹システム刷新
- 24時間365日の専任監視・即応体制が必須
- 複数ベンダー・多数部署を前提とした長期大型案件
- 常駐要員や大規模な開発チームを必要とする案件
進め方
最初から大きく作らず、判断できる単位で前に進めます。
AI活用もシステム改善も、いきなり全体を作り替える必要はありません。 まず課題を分解し、価値が出る範囲を見極め、運用できる形まで小さく作ります。
1. 現状を整理する
困っている業務、使っているシステム、情報の置き場、権限を確認します。
2. 小さく設計する
AIで助ける部分と、先にシステム化すべき部分を分けます。
3. 動く形にする
試作で終わらせず、現場で触れる画面・処理・連携まで作ります。
4. 運用に残す
ログ、バックアップ、権限、ドキュメントを整え、改善を続けられる状態にします。
01
相談・業務整理
「何を作るか」より先に、現場で何が止まっているかを整理します。
02
設計・小さな実装
必要なデータ、画面、API、AI連携を切り分け、まず動く範囲を作ります。
03
運用・改善
使い始めた後の調整、権限、バックアップ、引き継ぎまで見ます。
代表者メッセージ
技術を、光の当たりにくかった課題へ。
AI時代に、ソフトウェアエンジニアは何を作るべきか。 市場の大きさだけでは測れない課題に、なぜ技術を向けたいのか。 受託開発の先に見ているものを、代表者の言葉でまとめています。
代表者メッセージを読む →
会社情報 / 信頼の背景
考え方だけでなく、実務の中で積み上げてきた開発経験があります。
ビットオンは、AIや新しい技術を話題として扱うだけではなく、 業務システム、認証、データベース、基盤整備まで含めて、 実際の現場で使われる仕組みを作ってまいりました。
姿勢
Development policy
流行語ではなく、現場で使われる仕組みにする。
AIも、業務システムも、導入して終わりではありません。 使う人、扱うデータ、守るべき権限、運用する体制までつながって、 はじめて仕事の中で機能します。
1999年8月の創業以来、27年にわたり、 研究機関、企業、団体、教育機関などの現場で、 業務に合わせたシステム開発に取り組んでまいりました。
だからこそ、ビットオンでは技術選定だけでなく、 「誰が使い続けるのか」「どう引き継ぐのか」「どこまで社内に知識を残すのか」 まで含めて考えます。
実績
Selected works
研究機関・大手企業・団体向けの開発にも関わっております。
研究用途のシステム、業務システム、認証基盤、情報基盤など、 要件や運用条件の異なる現場で、開発・基盤整備に携わっております。
東京大学生産技術研究所・東京大学
研究機関向けシステム開発・基盤整備
ソニー株式会社 / 三菱重工健康保険組合
大手企業・健保組合向け業務システム・認証基盤構築
公益財団法人 日本野球連盟 / 株式会社リクルート
団体・事業会社向けWebシステム・情報基盤開発
※順不同。敬称略。その他、中小企業・自治体・教育機関・財団法人様の開発実績があります。
ブログ / 技術と考え方
技術選定と、開発会社としての考え方を公開しています。
相談前に、ビットオンがどのように技術を見て、どのように現場へ落とし込もうとしているかをご覧いただけます。
まず読んでほしい1本
第1回：もう“会社の看板”では勝てない。AI時代に選ばれるのは「対話できる個」
ビットオンが最初にお伝えしたいのは、開発会社選びは「会社の大きさ」だけではなく、 誰が考え、誰が伴走し、誰が最後まで責任を持つのかで決まる、ということです。 はじめてご覧いただく方に、まず読んでいただきたい基準記事です。
第1回を読む →
会社の考え方 / 生成AI時代の補足記事
第79回：生成AI時代のシステム開発――「人数」ではなく「個」と「成果」に価値を置く
第1回で示した「対話できる個」という考え方を、生成AI時代の開発体制や見積の考え方に広げた記事です。 従来型の開発体制を否定するのではなく、案件に合った体制を選ぶ視点を整理しています。
第79回を読む →
第80回：Docker Cloud Sandboxes を一次情報で読み解く
AIエージェント向けクラウド実行環境、microVM、sbx move、Kit仕様、CNCF提携を整理します。
続きを読む →第78回：Next.js 16.3 徹底解説
Instant Navigations、Cache Components、Partial Prefetchingなどを実務目線で整理します。
続きを読む →第77回：「VRAMが足りない」は、もう言い訳にならない
MoEオフロード時代のローカルLLM実行環境を、GPU・CPU・RAMの役割から整理します。
続きを読む →第76回：Flutter 3.47 は「モジュラー化」の号砲
Flutterのモジュラー化、Impeller、Wasm対応の方向性を整理します。
続きを読む →
FAQ
相談前によくある質問
まだ要件が固まっていない段階でも、現状の整理からご相談いただけます。
AIを導入したいのですが、テーマが曖昧です。
問題ありません。まずは今の業務を整理し、AIが効きやすい部分と、先に仕組み化すべき部分を分けます。
既存システムが古いのですが、全部作り直すべきですか。
必ずしもそうではありません。残せる部分、つなぐ部分、作り直す部分を分けて、段階的に考えます。
クラウドかオンプレミスか迷っています。
セキュリティ、運用体制、既存資産、予算を見ながら、VPS、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドを検討します。
小さな相談でも大丈夫ですか。
大丈夫です。小さく試してから広げる方が向いている案件も多くあります。
まだ構想段階でも大丈夫です。まずはメールで状況をお聞かせください。
AI導入の方向整理、新規サービス開発、既存システムの見直し、認証基盤、オンプレミス / クラウド基盤、 内製化支援まで幅広くご相談いただけます。
- 何から始めればよいか分からない
- AIを現場の業務につなげたい
- 既存システムを少しずつ改善したい
- セキュリティや運用まで含めて相談したい