技術スタック
運用を続けるために
使っている技術
01
生成AIの導入・運用
LLM / GenAI
文章の生成や情報検索に使う大規模言語モデル（LLM）を業務に組み込みます。
導入前の検証から、回答精度の確認と改善、利用料金の調整まで対応します。
02
システム・データベースの安定運用
SRE / DBRE
稼働状況を監視し、定型作業を自動化することで、障害の発生を減らし、発生時の復旧を早めます。
システム全体の信頼性（SRE）とデータベースの運用（DBRE）の両方を対象にします。
03
Kubernetes・クラウド基盤
Kubernetes / Cloud
AWSとGoogle Cloudの設計・運用に対応します。
アプリケーションの稼働を管理するKubernetesも扱います。
構成は、利用量の変化と運用費用を見積もったうえで決めます。
04
型安全性を活かした開発
Type-safe Dev
Rust、TypeScript、Scalaなどの言語を使います。
データの種類を事前に検査する「型」の仕組みを活かし、不具合を早い段階で見つけ、改修時の影響を確認しやすくします。
技術スタック一覧
言語
Languages- TypeScript
- Rust
- Scala
- Python
- Go
AI / LLM
- LLMアプリ開発
- 社内データを参照するAI（RAG）
- LLMの評価・運用（LLMOps）
- プロンプト設計
- 生成AIの運用・利用料金の調整
クラウド / インフラ
Cloud / Infra- Kubernetes
- AWS
- Google Cloud
- Cloudflare
- Terraform
データ / データベース
Data- PostgreSQL
- Supabase
- データベースの安定運用（DBRE）
- NoSQL
監視・運用
Observability- 監視・アラート設計
- テスト・リリースの自動化（CI/CD）
- Datadog
- Prometheus