Engineering Intelligence. Delivering Impact.
大規模に稼働するインテリジェントシステムをエンジニアリングする
インテリジェントなアプリケーションから分散インフラまで。Starone は、複雑で変化の速い環境にある組織のために、AIシステム、ソフトウェアプラットフォーム、クラウドインフラを設計・構築・運用します。
AIエンジニアリング
デモの外でも通用する LLM アプリケーション、検索、エージェント、評価。
ソフトウェアエンジニアリング
課題に合わせて選ぶアーキテクチャ。モジュラーモノリス、マイクロサービス、イベント駆動システム。
クラウドインフラ
Infrastructure as Code、Kubernetes、実際の要件に見合った規模のマルチリージョン設計。
デジタルプロダクト
SaaS、FinTech、モバイルのプロダクトを、初回リリースから作り直しなしでスケールへ。
エンタープライズシステム
監査性を組み込んだシステム連携、モダナイゼーション、社内プラットフォーム。
新興技術
Web3、デジタルアセット、トークン化を、投機ではなくエンジニアリングとして扱います。
エンジニアリング領域
機能ではなく、システムを
技術の多くは境界で破綻します。モデルとデータの間、サービスとキューの間、アプリケーションとインフラの間です。私たちはシステム全体をエンジニアリングし、こうした境界を本番で初めて発見するのではなく、あらかじめ設計します。
- 01
データ
取り込み、クレンジング、権限、鮮度
- 02
モデル
選定、ルーティング、推論パイプライン
- 03
オーケストレーション
検索、ツール、エージェント、ガードレール
- 04
アプリケーション
プロダクトの接点とエンタープライズ連携
- 05
評価
テストセット、回帰テストスイート、レビュー
- 06
オブザーバビリティ
トレーシング、品質、レイテンシ、コスト
ソフトウェアエンジニアリング
同じシステムを捉える3つの視点。それぞれが互いを制約するため、一体として設計します。
レンダリング戦略はアーキテクチャ上の判断です。サーバーレンダリング、静的生成、クライアントサイドアプリケーションは、いずれも TTFB と、インタラクティブ性、キャッシュ性、運用コストとのトレードオフになります。私たちはルートごとに方式を選び、チーム全員が拡張できるコンポーネントアーキテクチャとデザインシステムでそれを徹底します。
詳しく見る- React、Vue、Next.js、TypeScript
- ルートごとの SSR、SSG、SPA
- デザインシステムとコンポーネントアーキテクチャ
- Core Web Vitals とアクセシビリティ
クラウド・インフラ
アプリケーション要件、セキュリティ、レジリエンス、パフォーマンス、コストを軸に設計するインフラ。
- AWS、Azure、Google Cloud
- Kubernetes と Terraform
- 高可用性と災害復旧
サイバーセキュリティ・DevSecOps
ローンチ直前に付け足すのではなく、信頼境界、アイデンティティ、デリバリーパイプラインに設計段階から組み込むセキュリティ。
- 脅威モデリング
- IAM とシークレット管理
- パイプラインとサプライチェーンのセキュリティ
ブロックチェーン・Web3
チェーンを取り巻くインフラ。鍵、ノード、インデックス、オフチェーンシステムとの照合。
- スマートコントラクト
- ウォレットとカストディのアーキテクチャ
- トークン化と RWA
データエンジニアリング
コントラクト、リネージ、品質チェックを備えたパイプライン。分析と AI を同じ基盤から支えます。
- バッチ、CDC、ストリーミング
- データウェアハウスとレイクハウス
- 埋め込みと特徴量のパイプライン
モバイルエンジニアリング
不安定なネットワークと、長く使われ続けるアプリバージョンを前提に設計するネイティブ・クロスプラットフォームアプリ。
- iOS、Android、Flutter、React Native
- オフラインファーストの同期
- モバイル CI/CD とストアリリース
デジタルプロダクト開発
プロダクトの価値を実証しつつ、データモデル、テナント構成、デプロイをスケール可能な状態に保つ初回リリース。
- SaaS とマーケットプレイス
- API プロダクト
- 作り直しのいらない MVP
ゼロから本番へ
最初のアイデアから継続的な進化まで、ひとつのエンジニアリングライフサイクル
私たちが構築するシステムは、すべて同じ12のステージを通ります。ステージを飛ばしても作業はなくなりません。より高くつく本番環境へ先送りされるだけです。
- 01
アイデア
システムが生み出すべき成果と、その対象。
- 02
ディスカバリー
要件、制約、そして誤っている可能性が最も高い前提。
- 03
システムアーキテクチャ
境界、データフロー、連携ポイント、障害モード。
- 04
UX・プロダクトデザイン
人が使うフローを、構築する前に検証。
- 05
アプリケーション開発
フロントエンド、バックエンド、モバイルを、テスト済みのインクリメントで構築。
- 06
AI・データレイヤー
パイプライン、検索、モデル。初日から評価を実施。
- 07
クラウドインフラ
コードで定義し、ワークロードに見合った規模にした環境。
- 08
セキュリティ
アイデンティティ、信頼境界、統制を設計に組み込み、テストで確認。
- 09
QA・パフォーマンス
明示した目標に対する機能テスト、負荷テスト、障害テスト。
- 10
デプロイ
リハーサル済みのロールバックを備えた、自動化された段階的リリース。
- 11
オブザーバビリティ
サービスレベル目標に紐づくメトリクス、ログ、トレース。
- 12
継続的な進化
品質、パフォーマンス、コストの計測に基づく改善。
エンジニアリングの進め方
順に適用する7つの規律
最初の対話から、アーキテクチャ、セキュリティ、運用を常に議論の場に置くための方法論です。
- 01
ディスカバリー
ソリューションを提案する前に、ビジネス要件、制約、技術的リスクを理解します。
- 02
設計
スケーラビリティ、セキュリティ、保守性を軸にシステムを設計し、判断を文書に残します。
- 03
開発
モジュール化され、テスト可能で、本番品質のソフトウェアを短いイテレーションで構築し、毎回動くソフトウェアを届けます。
- 04
統合
API、データシステム、サードパーティのプラットフォーム、インフラを接続し、それぞれの連携が安全に失敗するようにします。
- 05
検証
ディスカバリーで定めた目標に照らして、パフォーマンス、セキュリティ、信頼性、ユーザー体験を厳しく検証します。
- 06
デプロイ
Infrastructure as Code とデリバリーパイプラインでデプロイを自動化し、検証済みの切り戻し手段を用意します。
- 07
運用
プラットフォームを監視、最適化し、継続的に改善します。その後は引き継ぐか、当社が運用を続けます。
ソリューション
ケイパビリティが形になるもの
同じエンジニアリング領域を組み合わせ、組織から構築を求められる種類のシステムに仕上げます。
AIシステム
お客様自身のデータに基づいて回答するナレッジアシスタント、ドキュメントインテリジェンス、コパイロット、意思決定支援。リリース前に評価し、運用中も統制します。
SaaSプラットフォーム
テナント分離の強制、シングルサインオン、従量課金、セルフサービスのオンボーディング、顧客の利用を中断しないリリースを備えたマルチテナントプラットフォーム。
エンタープライズアプリケーション
ERP、CRM、レガシー資産と連携し、それらの間でデータの整合性を保ち、監査証跡を残す社内システムとワークフロープラットフォーム。
FinTech
複式簿記、冪等な処理、継続的な照合（リコンサイル）、完全な監査証跡の上に構築する、決済、台帳、ウォレット、レンディングのシステム。
デジタルアセット
鍵のセキュリティを軸に設計する、ウォレットとカストディのインフラ、取引所コンポーネント、入出金パイプライン、オンチェーンモニタリング、トレジャリー管理ツール。
業務自動化
ワークフローエンジン、ドキュメント処理、人による承認ステップを備えたAIエージェント。組織がすでに運用しているシステムをまたいで業務をオーケストレーションします。
RWAインフラ
現実資産（RWA）のトークン化を支えるエンジニアリング。資産データ、許可型トークン、カストディ、投資家オンボーディング、照合、コーポレートアクション、レポーティングを扱います。
業界
エンジニアリング課題は業界ごとに異なる
台帳、診療記録、配送イベントのストリームは、それぞれ異なる形で破綻します。私たちはドメイン固有の障害モードを前提に設計します。
リファレンスアーキテクチャ
私たちならこう設計する
一般的なシステム類型に対する参考設計です。課題、コンポーネント、判断、トレードオフを示します。参考資料であり、クライアント案件の記録ではありません。
リファレンスアーキテクチャ
AIナレッジプラットフォーム
企業のドキュメントやシステムを対象とした質問に答える、検索拡張生成（RAG）プラットフォームです。引用の提示、権限を考慮した検索、完全なオブザーバビリティを備えます。
リファレンスアーキテクチャ
高性能トランザクションプラットフォーム
Java、Spring Boot、Kafka、Redis、リレーショナル台帳の上に構築する、金融トランザクション向けのマイクロサービスプラットフォームです。正確性を第一に、スループットを第二に置いて設計します。
リファレンスアーキテクチャ
デジタルアセットインフラ
デジタルアセットプロダクトを支えるオフチェーンインフラです。ブロックチェーンノード、ウォレットサービス、安全な鍵管理、インデックス、トランザクションモニタリング、APIゲートウェイで構成します。
取り込み
- 01
ソース
ドキュメント、データベース、社内API
- 02
パースとチャンク化
構造を保ったままテキストを抽出
- 03
埋め込み
バッチ処理、モデルはバージョン管理
- 04
インデックス化
ACL付きのベクトル・キーワードインデックス
クエリ
- 01
質問
認証済みユーザーとそのアクセス範囲
- 02
検索
ベクトルとキーワードのハイブリッド検索
- 03
リランキング
最も関連性の高いパッセージのみ残す
- 04
生成
引用付きの根拠ある回答
- 05
評価と記録
トレース、スコア、フィードバックを記録
- 採用9
- LLM · RAG · コンテナ · Infrastructure as Code · イベント駆動アーキテクチャ · 分散システム · DevSecOps · IAM · アプリケーションセキュリティ
- 試行7
- AIエージェント · Kubernetes · サーバーレス · マイクロサービス · スマートコントラクト · オンチェーン分析 · ゼロトラスト
- 評価5
- マルチモーダルAI · コンピュータビジョン · エッジコンピューティング · RWA · デジタルアイデンティティ
エンジニアリングインサイト
システムを構築する当事者が書く
当社エンジニアによる見解、トレードオフ、設計の指針。
AIエンジニアリング · 2026年9月29日 · 4分で読めます
AIプロトタイプの多くが本番で失敗する理由
プロトタイプが証明するのは、モデルが一度は良い回答を出せるということです。本番で求められるのは、誰も整備していないデータに対して、把握できるコストで、毎回許容できる回答を返すシステムです。両者の差を埋めるのはモデルの品質ではなく、エンジニアリングです。
AIエンジニアリング · 2026年9月22日 · 4分で読めます
RAGかファインチューニングか：モデルにドメインを学ばせる方法の選び方
検索はリクエスト時にモデルへ事実を与え、ファインチューニングはモデルの振る舞いを変えます。両者は別々の問題を解くものであり、競合する手法として扱うと誤ったアーキテクチャに行き着きます。
AIエンジニアリング · 2026年9月15日 · 5分で読めます
信頼できるAIエージェントの設計
エージェントとは、ツールを持ちループの中で動くモデルであり、有用さをもたらす性質のすべてが、同時に信頼しにくさの原因にもなります。信頼性はモデルを取り囲むハーネスから生まれます。上限のあるループ、冪等なツール、管理されたコンテキスト、そして軌跡全体の評価です。
ソフトウェアエンジニアリングと新興技術が交わる場所
- 次に来るものを構築する。
- 複雑さから本番へ。
- 現実を前提に設計された技術。
難しい部分こそ、お任せください
スケールしなければならないアーキテクチャ、正確でなければならない AIシステム、止められないインフラ。内容をお聞かせいただければ、エンジニアが2営業日以内にご返信します。