01 ITコンサルティング＆ DX推進

最上流から伴走し、お客様のデータドリブン経営とアーキテクチャの未来図を描きます。

国内最大手ITベンダー様
全社DX基盤 (クラウドDWH / AI Agent)
コンサルティング
SI構築

大手メガベンダー様の全社DX推進：データ統合基盤構築とAI・モダナイゼーションの中核コンサルティング

数万人規模が活用する全社DX基盤の構築において、アーキテクチャ設計、AI技術検証、複雑なレガシーシステムのモダナイズまで最上流から伴走。

情報・通信業
AI-Agent設計
ClaudeCode
5名体制

PoCコンサルから実SIまで：人間主導のプロセス仕分けとエージェント連携による開発工数50%削減事例

AIの適用領域と人間が判断すべき設計工程を高度に仕分け。MCPによる仕様書の自律探索と、Claude Code等を組み込んだ開発ワークフローにより、開発・移行工数を半減。

情報・通信業
テスト自動化
SAP, テスト自動化ツール
5名体制

SAP移行におけるテスト自動化コンサル：回帰テストの対象選定とテスト自動化ツール活用による工数40%削減事例

SAPアップデートに伴う既存業務への影響（デグレ）を防ぐため、受発注・会計のトランザクションを対象に「自動化と手動の境界」を設計。テスト自動化ツールを用いたテスト資産の整備により、品質の標準化と工数40%削減を両立。

背景と課題 (As-Is)

SAP環境の移行やクリーンコア推進に伴い既存業務への影響確認が必要だが、広範な手作業テストに多大な工数がかかっていた。
対象となる業務範囲が広く短時間での網羅的な検証が困難で、システム変更のたびに同様のテストを繰り返す担当者の負荷が課題となっていた。

RayooTechのアプローチ

テスト内容の整理と自動化対象の選定: 複雑な業務シナリオを整理し、自動化効果の高い回帰テスト領域（受発注・会計等）を最適に選定（自動化スコープの明確な区切り）。
一連のトランザクション整合性の検証自動化: 各工程で生成されるデータを連携させ、受発注から会計に至るトランザクション整合性を一気通貫で検証するプロセスを構築。
裏データの自動抽出と検証: 画面表示の確認だけでなく、データベース（SAPテーブル）の更新結果を自動取得して整合性を照合する検証手法を実装。

具体的な効果 (To-Be)

受発注・会計におよぶ回帰テスト全体の自動化により、テスト工数を約40%削減。
システム変更やアップデート時におけるトランザクション不整合を事前に検知・防止し、稼働品質の標準化を達成。

保守性の高いテスト資産が整備されたことで自動化の効果が評価され、他業務システムへの適用拡大が決定。

担当エンジニアの声

「単なる画面の録画・再生ではなく、受発注から会計に至る『トランザクションデータの整合性』を裏側のデータベースまで自動追跡して照合する仕組みを構築しました。自動化すべきコア領域をきっちり『区切って』設計したことで、アップデートのたびにお客様自身で確実にデグレを検知できる強力な資産となりました。」

02 システム開発・インテグレーション & AI・IoT

高度なクラウド技術と現場に根ざしたIoTシステムで、ビジネスプロセスを一気通貫で変革します。

専門商社様
受発注 / 在庫領域
SI構築
コンサルティング

アナログ業務を撤廃する受発注システムの構築とSAPシームレス連携

電話・FAX等による属人的な業務をゼロ化。直感的なフロントエンド開発と基幹システム連携によりバックオフィス業務を劇的に削減。

お客様の課題 (As-Is)

電話・FAX・メールによるアナログな依頼に対し、営業事務員がSAPへ手入力する属人的な運用。
繁忙期の人件費（派遣コスト・SAP教育費）の肥大化や、リアルタイムな納期回答ができないことによる機会損失（オポチュニティロス）。

RayooTechのアプローチ

お客様に専任IT担当者が不在のため、IT用語を避けた視覚的なアプローチを採用。
「ベストプラクティス受発注モデル」に実際の商材・価格マスタを組み込んだデモをわずか1週間で構築。
実機を操作していただきながら要件を固めるアジャイルな手法で隠れた業務要件を的確に引き出した。

具体的な効果 (To-Be)

在庫問合せ対応をゼロ化（セルフサービス化）
注文内容のSAP転記作業を完全撤廃
営業バックオフィス業務の80%削減に成功

手入力の排除による、注文データ品質の劇的な向上
営業担当者が客先で、リアルタイムな在庫・納期回答が可能に

担当エンジニアの声

初期はSalesforceとのコンペティションとなりましたが、シームレスな「SAP連携」、独自の「ローカルマスタ吸収力」、直感的で「使いやすいUI」が決め手となり受注に至りました。本稼働後の高い評価がフックとなり、代理店とのEDI連携や、時価変動の激しい事業部への横展開へと繋がっています。

業務プロセス変革イメージ (Before / After)

Before (アナログ・属人的運用)

お客様

営業事務手動転記

SAP

情報が分断され、在庫確認や発注業務において属人的な作業とタイムラグが発生。

After (AWS×SAP シームレス連携)

お客様

AWS (新UI) 直発注/在庫照会

SAP

AWS上のシステムから直接SAPへAPI連携。営業事務の転記作業・問合せ対応を完全撤廃。

自動車メーカー様
保証・品質(QA)
AIエンジン, Snowflake, EKS
日欧連携PJ/24ヶ月

日欧連携・テラバイト級コネクテッドカー品質データ分析プラットフォームの構築

世界中から集まる大容量の走行データをリアルタイムで処理・統合し、品質問題の予兆検知・先回り対策体制を構築。

お客様の課題 (As-Is)

複数データ(車両仕様・部品・市場情報)の手作業統合による、不具合原因究明の長期化。
ディーラーへの持ち込み後に初めて対応する、先手の打てない「事後対応型」の品質管理。
車載センサー(テレマティクス/リモート自己診断/プローブ)が放つ、膨大な走行データの活用不全。
データ抽出や突合のたびに、専門チームへの依頼と数日間の待機コストが発生していた。

RayooTechのアプローチ

日欧市場をまたぐ、グローバル規模のプローブ(走行)データの一元的な網羅と統合。
データプラットフォーム「.Hub」と「.Labs」を安全かつ超高速に連携するデータパイプラインの構築。
TCSエンジニアが、他チームを介さずに自分でデータを分析・可視化できる環境の整備。
ビジネス基準(Criteria)に基づくデータクレンジングと、AIエンジンとの結合。

具体的な効果 (To-Be)

ダッシュボード化により、品質保証エンジニアによる即時の「セルフサービス直接調査」を実現。
同一の不具合予兆を示す車両の即時グループ化による、確認項目数と特定工数の劇的削減。

異常データの自動フィルタリングによる、市場トラブル化する前の「先回り予防保守」の確立。
Snowflakeとデータパイプラインのフル活用による、分析モデル改善サイサイクル(AIエンジン)の超高速化。

担当エンジニアの声

日欧共同PJで各国に広がるテラバイト級のプローブ、自己診断データ、品質データ。Amazon EKSによるクラウドネイティブな分散データパイプラインの構築は、技術的な挑戦でした。98%フルリモートの環境下、リリース当日にチャット『何日もかかっていたデータ突合が、ダッシュボード上で一瞬でできるようになった。本当にありがとう』という一言。PMとしての誇りに変わりました。

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

Before (分断・人海戦術)

車載センサーログ

市場不具合報告

車両仕様データ

手動集計

Excelサイロ

データが散在し、品質保証部門が手動で集計。原因特定に数日〜数週間。

After (リアルタイム統合・AI先回り監視)

IoT走行データ

AWS/Snowflake データハブ

AI先回り検知

データをクラウドハブに自動統合。AI監視により、不具合の兆候を現場に即座にアラート。

大手B2B製造メーカー様
受発注・生産管理
SI構築
運用保守(BPO)

分断された業務を一気通貫へ。基幹系モダンアプリ化と15年以上にわたるDevOps推進

量産品から特注品まで、設計・生産・在庫・原価を統合管理。属人化と「紙の調整会議」を廃止し、データドリブンな製造基盤を構築。

大手非鉄金属・電線メーカー様
デジタルものづくり（生産現場DX）
SI構築
運用保守(BPO)

複数工場にまたがる「デジタルものづくり」推進と現場DXシステム保守開発

カメラ外観検査やハンディターミナル連携など、生産現場に直結するIoTシステムの継続的な機能改善とインフラ強化。

03 レガシーシステム・モダナイゼーション

仕様書なきブラックボックスを解きほぐし、AIと数理証明で安全・確実に最新環境へ移行します。

自動車メーカー様
工場生産ライン制御(ALC)
C, VB.net, Java, Oracle 32bit→64bit移行
5名体制/12ヶ月

仕様書完全消失・20年物の「24時間ノンストップ基幹システム」モダナイゼーション事例

20年以上稼働しブラックボックス化した大規模制御システムを、工場を1秒も止めずに最新64bit環境へ完全移行。

お客様の課題 (As-Is)

20年以上継ぎ足し改修されたALCは、仕様不明箇所が多く、全体把握が不可能。
障害解析は、紙図面への書き込みやExcelに依存し、担当者の経験頼り。
32bit環境が限界に達し、OS更新に伴う動作不良リスクが頻発。
深夜トラブルによる突発対応が多く、夜間待機が常態化していた。

RayooTechのアプローチ

現場作業者や保守担当へ直接ヒアリングし、暗黙知を1つずつ形式知化。
散逸した紙図面やExcel、手書きメモをすべて収集し、失われた仕様を再構築。
32bit依存コードを解析し、自動変換ツールと数理モデルで新旧の差異を検証。
稼働を止められないラインの特性を考慮し、段階移行と並行稼働でリスクを極小化。

具体的な効果 (To-Be)

64bit化の完遂により、OS更新やハードウェア更改の不安が解消。
暗黙の仕様がドキュメント化され、トラブル解析時間を約50%短縮。

手作業だったデータチェック工程が自動化され、属人性を大幅に低減。
突発的な夜間呼び出しが解消され、保守工数を年間数百時間削減。

担当エンジニアの声

1秒も止められないラインへの移行。一番の勝負は『移行判定の精度』でした。現場から散逸したメモや紙図面をすべて回収し、テストケースを徹底的にあぶり出すことに全神経を注ぎました。無事に稼働し、現場のリーダーから『これでやっと、夜間呼び出しに怯えずに眠れる。ありがとう』と固く手を握られた瞬間、すべての苦労が報われました。

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

Before (スパゲッティ状態)

C言語(旧)

VB.NET(増築)

言語・DBが混在し、影響範囲の特定が不可能な状態。

After (LexiMind解析・モダン化)

LexiMind解析

機能A (API)

機能B (API)

依存関係を解きほぐし、テスト可能なクリーンアーキテクチャへ再構築。

自動車メーカー様
データ基盤移行モダナイゼーション
Hadoop, Snowflake, SageMaker
移行検証PJ/12ヶ月

レガシーHadoop廃止に伴うテラバイト級データ移行と「1件の狂いも許さない」自動整合性検証基盤の構築

サポート終了を迎える大規模レガシーデータ基盤（Hadoop）からクラウド（Snowflake）へ、1件のデータ欠損も出さない厳密な自動検証移行。

お客様の課題 (As-Is)

長年運用してきたHadoop基盤のEOLに伴う、AWS及びSnowflake環境への完全移行要求。
旧Hadoop経由によるデータ処理の冗長化と、2022年以降モデルの走行データにおける「不明データ」の大量蓄積。
ミッションクリティカルな車両データ移行において、新旧システム間で1件のデータ不整合も許されない厳密な検証要求。

RayooTechのアプローチ

S3上に配置されたRawデータ(TSV形式)に対し、新旧のデータ同一性を直接検証。
SageMaker上で比較ツールを独自開発し、新旧のデータ取り込み結果の差分を自動検出・突合する仕組みを構築。
ETLツールの排除を断行し、Snowflakeストアドプロシージャによる高速なDWH内ELT処理へ全面移行。
Snowflakeストアドプロシージャを活用し、蓄積されていた「不明データ」を本来格納されるべき項目へ自動かつ連続的に再配置。

具体的な効果 (To-Be)

2022年以降モデルのデータを集約システムからSnowflakeへ直接送信する最新データパイプラインへの完全移行。
SageMakerの自動検証ツールの連動により、新旧システム間におけるデータの「完全一致(デグレゼロ)」を決定的に実証。

ストアドプロシージャによる不明データの自動再配置を実現し、過去から蓄積されたデータの品質を根本から改善。
今後のデータ利活用基盤を強化し、安全かつシームレスに運用できるデータ供給体制を確立。

担当エンジニアの声

『1件の狂いもない検証』というミッションは、単なるサーバー移行ではなく、巨大なデータパイプライン全体を再定義する過酷な闘いでした。インフラチームと密に連携し、SageMaker上に独自の比較ツールを構築できたことが最大の勝因です。デグレゼロを実証し、Snowflakeで品質が浄化されていくのを確信した瞬間、自分自身のエンジニアとしての技術レベルが一段引き上げられたことを実感しました。

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

Before (サポート終了と処理遅延)

Hadoop (EOL)

複雑な中間層

不明データの山 (未分類・遅延)

サポート終了を迎えるオンプレHadoop基盤。無駄な中間処理により不具合データが未分類で滞留。

After (SageMaker自動検証・Snowflakeダイレクト)

ELT処理ストアドプロシージャ

SageMaker自動検証一致率 100% (欠損ゼロ)

Snowflake 自動修復・高速

中間基盤・ETLを排除し、Snowflakeへのダイレクト連携とストアドプロシージャによる高速ELT。SageMaker検証ツールによりデータ一致率100%を自動保証。

公共・金融機関様
基幹系システム移行
SI構築

「ドキュメント不在」のCOBOL基幹システムにおける確実なモダナイゼーション

設計書が存在しない状態から、ソースコード解析により仕様を可視化し、レガシーからの脱却を安全に実現。

現状の課題 (As-Is)

長年稼働してきたCOBOL基幹システムの設計書が不在・実態と乖離（Quality担保の壁）しており、移行の足枷となっていた。
仕様が不明確なまま移行するため、機能が同一であることを担保する「ブラックボックス試験」に人海戦術（Costの高騰）が必要であった。
レガシー技術者の高齢化が進み、システムの維持自体が事業継続上のリスク（BCP）となっていた。

RayooTechのアプローチ

AI解析基盤「LexiMind」を用いて数百万行のCOBOLソースコードを読み込ませ、構造をAST（抽象構文木）として抽出・可視化。
さらに「Z3 Solver（数理定理証明エンジン）」を利用し、旧COBOLコードと新Javaコードの論理的等価性を数学的に証明する自動テストプロセスを構築。

具体的な効果 (To-Be)

リバースエンジニアリングにより、現行仕様を正確に可視化・新システムへ継承（Quality確保）
人海戦術のテストを数理証明に置き換え、試験工数を50%以上圧縮（Cost最適化）

属人化していたブラックボックス業務をオープン環境(Java)へ刷新し、BCP対応を完了
手戻りを防ぎ、スケジュール通りの移行を完遂（Delivery遵守）

担当エンジニアの声

設計書ゼロからのスタートでした。従来のモダナイゼーション手法であれば、無数のテスターを動員してひたすら画面を叩くしかありません。しかし、我々はコードの「論理的証明（Z3）」という最先端のアプローチを導入しました。数学的な裏付けがあるからこそ、お客様にも「絶対の安心感」を持って本番切り替えを決断していただけました。

ブラックボックス試験の進化 (Before / After)

Before (人海戦術)

大量のテスター

目視比較

After (AI・数理証明)

LexiMind + Z3

論理的等価性の証明

04 IT運用保守＆ BPO

SLAに基づくサービスレベル管理により、サイロ化したシステムの属人化リスクを排除しコストを最適化します。

情報・通信業
社内基幹系システム (SAP HANA / ServiceNow)
運用保守(BPO)
8名体制

SAP HANA基幹系システム群の包括的運用保守BPOとServiceNow連携による業務最適化

人月契約からSLAベースの成果評価への完全移行。ServiceNowのワークフロー活用による高度な報連相体制と8名体制での動的アサインメント。

お客様の課題 (As-Is)

既存システムの老朽化に伴い、特定担当者にノウハウが集中する属人化運用が課題となっていた。
バージョンアッププロジェクト等の発生に伴い、従来の保守業務に加えて一時的な業務量の急増が予見されていた。
従来の単金（人月）契約では、金額やスキルの合致する個人の調達に縛られ、要員追加などの柔軟なリソース調整が困難であった。
業務の引き継ぎや担当変更の選択肢が狭まり、バージョンアップ時のスムーズな体制移行に不安を抱えていた。

RayooTechのアプローチ

過去の運用実績から1ヶ月あたりの適切な工数や件数を算出し、業務範囲（サービスメニュー）の精緻な定義と可視化を実施。
人月単価に基づく「個人への評価」から、SLA（サービスレベル合意）で品質を担保する「サービスへの成果評価（包括BPO）」へ転換。
運用保守のワークフロー管理基盤としてServiceNowを最大限に活用。インシデント管理や依頼フローを標準化し、高度な報連相（リアルタイムな進捗共有とエスカレーション）を実現。
プロジェクトの状況や業務負荷の変動に合わせ、最適なスキルを持つ要員を当社側でアサイン・再編する動的アサイン体制を構築。

具体的な効果 (To-Be)

SLA移行と運用の可視化により、当社内も含めて属人化リスクを完全に解消
ServiceNowのワークフロー活用により高度な報連相体制が確立し、インシデントの滞留を防止

8名体制の枠組み内で、繁忙期や開発フェーズに応じた最適な要員再配置（アサイン最適化）を実現
オプション契約スキームの明確化により、スコープ外業務への柔軟な金額調整・要員再編体制を確立

担当エンジニアの声

「絶対止められない基幹運用において、定常業務を標準化しつつ、突発障害やオプション要請にも柔軟に応える必要がありました。そこでBPOのもとで『One Team』となり、全員が周辺領域の知見を広げることで、迅速な相互バックアップと高度な報連相が可能になりました。安全第一のITIL運用を守りながら、高品質なサービスレベルを維持する責務を果たすため、チーム一丸となって日々自発的な努力を重ねています。」

保守体制の変革 (Before / After)

Before (単金契約・人月依存運用)

個人依存の単金契約
単価やスキルの不一致で要員調達が難航

属人的な業務フロー
手順が特定担当者の暗黙知としてブラックボックス化

バージョンアップ時の負荷急増
固定要員のため一時的な業務増に対応不能

After (包括BPO・フレキシブル体制)

RayooTech 統合包括BPO (8名体制)

動的アサイン＆スキルローテーション

当社の裁量で、開発フェーズには開発要員を、繁忙期には運用保守に長けたメンバーを最適配置。

ServiceNow活用による高度な報連相
インシデント管理フロー連携で迅速な情報共有と意思決定

オプションスキームの明確化
範囲外業務も追加で随時メニュー見積もり・対応

大手自動車メーカー様
情報系システム（R&D/生産/販売/保守/会計）
運用保守(BPO)

全社横断の情報系システム包括保守とデータドリブン経営基盤の構築

多岐にわたる業務システムのあらゆる保守開発を一手に担い、走行データ等の全社データをクラウドデータ基盤に集約・BI化。

Case Studies

導入事例・実績

01 ITコンサルティング ＆ DX推進

大手メガベンダー様の全社DX推進：データ統合基盤構築とAI・モダナイゼーションの中核コンサルティング

背景と課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

PoCコンサルから実SIまで：人間主導のプロセス仕分けとエージェント連携による開発工数50%削減事例

背景と課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

SAP移行におけるテスト自動化コンサル：回帰テストの対象選定とテスト自動化ツール活用による工数40%削減事例

背景と課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

02 システム開発・インテグレーション & AI・IoT

アナログ業務を撤廃する受発注システムの構築とSAPシームレス連携

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

業務プロセス変革イメージ (Before / After)

日欧連携・テラバイト級コネクテッドカー品質データ分析プラットフォームの構築

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

分断された業務を一気通貫へ。基幹系モダンアプリ化と15年以上にわたるDevOps推進

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

情報の流れの変革 (Before / After)

複数工場にまたがる「デジタルものづくり」推進と現場DXシステム保守開発

背景と課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

03 レガシーシステム・モダナイゼーション

仕様書完全消失・20年物の「24時間ノンストップ基幹システム」モダナイゼーション事例

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

レガシーHadoop廃止に伴うテラバイト級データ移行と「1件の狂いも許さない」自動整合性検証基盤の構築

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

アーキテクチャ変革イメージ (Before / After)

「ドキュメント不在」のCOBOL基幹システムにおける確実なモダナイゼーション

現状の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

ブラックボックス試験の進化 (Before / After)

04 IT運用保守 ＆ BPO

SAP HANA基幹系システム群の包括的運用保守BPOとServiceNow連携による業務最適化

お客様の課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

担当エンジニアの声

保守体制の変革 (Before / After)

全社横断の情報系システム包括保守とデータドリブン経営基盤の構築

背景と課題 (As-Is)

RayooTechのアプローチ

具体的な効果 (To-Be)

01 ITコンサルティング＆ DX推進

04 IT運用保守＆ BPO