事例 · Web セキュリティ
Certver
HTTPS 証明書を、気にしなくていいものに。
DNS レコードひとつで無料の HTTPS 証明書を発行し、期限前に自動更新する証明書サービス。人も AI アシスタントも使えます。
事例を読む Certver新しい証明書
shop.example.com
- DNS TXT レコードを確認
- Let's Encrypt が検証
- 証明書を発行
SOFTWARE IN THE AGE OF AI
ソフトウェアを、AI から考え直す。
AI とソフトウェアエンジニアリングを組み合わせ、新しいソフトウェアプロダクト、インテリジェントな業務システム、AI エージェントをお客様のために開発し、自社のプロダクトもつくり続けています。
AI 時代のソフトウェアをつくる。
アイデアを形に。語るのはプロダクト。
大切なのは技術的に実現できるかだけでなく、アイデアが本当に使われるプロダクトになるかどうか。ここでは自社プロダクトでの実践を紹介しています。お客様向けの事例は、公開の許可を得たものから追加していきます。
事例 · ファイル転送
BeeDrop
間にサーバーを挟まないファイル転送。
ブラウザからブラウザへのファイル転送。アプリもアカウントも不要で、エンドツーエンドで暗号化され、私たちの側にファイルのコピーが残ることはありません。
事例を読む BeeDropMacBook
iPhone
直接接続、エンドツーエンド暗号化launch-film.mov0%
事例 · 運営管理
Empathia
守秘を軸にした、運営のためのシステム。
カウンセリングルームのための運営管理システム。予約、クライアント記録、同意、支払い、心理検査を、機微なデータのために設計されたひとつのシステムにまとめました。
事例を読む Empathia今週
月火水木金09:0011:0014:0016:00
新しい証明書
shop.example.com
- DNS TXT レコードを確認
- Let's Encrypt が検証
- 証明書を発行
AI を、 チャットの外へ。
本当に価値のある AI は、プロダクトの中に入り、文脈を理解し、ツールやデータとつながり、実際の仕事に参加します。モデルの能力、システムエンジニアリング、プロダクトデザインを組み合わせ、一度きりの対話を日々動き続ける業務の力に変えます。
- モデルの能力から完成したアプリケーションへ。API をつなぐだけで終わらせない。
- 一問一答から、ツールを使う複数ステップのタスクへ。
- 孤立した AI 機能から、データ、権限、業務システムとつながる仕組みへ。
- プロトタイプから、デプロイでき、保守でき、改善し続けられるソフトウェアへ。
Claude · Certver MCP サーバー
shop.example.com の証明書は大丈夫？
つくるだけでなく、 自ら生み出す。
AI 時代のソフトウェアの機会は、お客様のニーズからだけでなく、新しい技術、新しいインターフェース、新しい働き方への探究からも生まれます。自社プロダクトをつくって運営し、実際の利用の中でアイデアを検証し、体験を磨き、その経験をお客様との仕事に還元しています。
- Certver開発者と運用チームのために：HTTPS 証明書を無料で発行し期限前に自動更新。MCP サーバーで AI アシスタントにも管理を任せられます。certver.com
- BeeDrop端末間でファイルを送りたいすべての人に：ブラウザ間で直接転送。アプリもアカウントも不要で、サーバーにファイルを残しません。近日公開
- Empathiaカウンセリングルームのために：予約、クライアント記録、同意、支払いを、守秘を軸にしたひとつのシステムに。近日公開
AI で考え、 エンジニアリングの基準で届ける。
AI はソフトウェアのつくり方を変えつつありますが、良いプロダクトには今も、明確な判断、確かなエンジニアリング、そして本当のニーズへの理解が必要です。開発の進め方に AI を取り入れ、プロダクトのライフサイクル全体にエンジニアリングの基準を通します。
- 1
課題の定義
まずユーザー、目標、制約を理解し、何をもって成功とするか、AI が適した手段かどうかを書面で合意します。
- 2
素早い検証
AI を使って探索と開発を速め、動くプロトタイプで最も重要な仮説を早い段階で検証します。判断は根拠に基づいて。
- 3
本番に耐える実装
セキュリティ、権限、信頼性、コスト、評価は、リリース後の手直しではなく、リリース前から設計に組み込みます。
- 4
進化し続ける
リリース後も監視、評価、改善を続け、モデル、データ、事業の変化に合わせて進化させます。
まず課題を定義し、それから技術を選ぶ。
すべての課題に AI が必要なわけではありません。ユーザー、事業の目標、制約を理解したうえで、モデル、自動化、従来のソフトウェア、あるいはその組み合わせを選びます。
人と AI が協働する。
自動化に向いた仕事は AI に、判断・監督・重要な意思決定は人に。その役割分担を意図して設計します。
納品で終わらず、つくり続ける。
ソフトウェアはリリースで終わるプロジェクトではなく、技術と事業とともに進化し続けるプロダクトです。
プロトタイプから本番へ。
デモの出来栄えがゴールではありません。データの安全性、権限管理、信頼性、コスト、評価、保守性まで考えます。このサイトの llms.txt のように、ほかの AI システムが読めるインターフェースや文書も含めて。
次世代のソフトウェアは、ひとつのアイデアから始まる。
AI プロダクトを模索している、既存の業務システムを見直したい、AI を実際の業務フローに取り入れる方法を探している。そんなときはご相談ください。可能性を、使えるプロダクトに変えましょう。