01
ソフトウェア開発
Webサイト、Webサービス、CRM・ERPの拡張、顧客ポータル、社内ツール、連携、業務向けのカスタム開発まで対応します。
テクノロジーパートナー
構想からデジタルエコシステムへ
現場の課題を整理し、必要な範囲を定めたうえでソフトウェアを開発します。あわせて基盤を整え、システムをつなぎ、本番導入のあとも責任を持って関わり続けます。
私たちの仕事
会社の実務に合わせて組む技術。
課題の整理から安定した日常運用まで、デジタルの仕組み全体に責任を持ちます。
02
AI・自動化
社内アシスタント、文書処理、ナレッジ検索、音声フロー、CRM・ERP連携、繰り返し作業の自動化を、効果が見込める場所に置きます。
03
Odoo・ERP
Odooをモジュール型ERPとして導入・拡張し、営業・業務・財務が同じプロセスモデルを共有できるようにします。
04
ITインフラ
安定稼働、バックアップ、監視、アクセス、セキュリティ、復旧、デプロイ、DNS・SSL、データベース、サーバーを、製品の一部として設計します。
05
法人メール・コミュニケーション
ドメイン、DNS、法人メール、Microsoft 365 または Google Workspace、関連するコミュニケーションを一つの環境として組み立てます。
06
ブランド・デジタルデザイン
ロゴ、ビジュアルアイデンティティ、画面、Web体験、製品の見せ方を一貫して設計します。
構想から本番導入まで
動く仕組みへの明確な道筋。
技術判断がすべて、実務上の目標を支えるよう、段階的に進めます。
なぜ KONI|EU か
一つのパートナー。デジタルの仕組み全体。
構想と開発からインフラ、連携、サポートまで、技術面をまとめて引き受けます。会社にとっては、つながった一つの環境と、責任を持つ一つの窓口を意味します。
01. 一つの窓口で責任を持つ
デジタル環境の各部分を別々のベンダーが担当すると、事業側が技術の調整役になりがちです。
平常は問題なく見えても、責任の所在が曖昧なところでは、トラブルが起きやすくなります。
アプリ、サーバー、DNS、メール、外部連携、監視を一つのつながった環境として扱います。作業は専門家が分担しても、顧客には明確な責任の所在が必要です。
実務から
担当が4社に分かれると、成果の責任が曖昧になる
サイト: 担当 A
CRM: 担当 B
サーバー: 担当 C
メール: 担当 D
CRMの通知が止まっても、各社は自社の範囲は問題ないと言います。それでもメッセージは届きません。調整は、結局お客様側に戻ってきます。
不具合は、個々の要素そのものより、システム間の連携部分で起きやすいです。成果への責任が、ベンダーのあいだで曖昧になってはいけません。
- 明確な責任の所在
- サイト・CRM・サーバー・メール・連携のあいだの隙間を減らす
- ベンダー調整に費やす時間を減らす
技術的な複雑さは、顧客の仕事になってはいけません。
02. コードより先に、必要なことを見極める
いちばん高価な仕組みが、いちばんよく課題を解くとは限りません。
大規模導入と適切な解の違いは、製品を使って判断する人と話して初めてはっきりすることが少なくありません。
本当に必要なことを整理し、それが明確になってからアーキテクチャを設計します。
実例
提案されたERPは、実際の必要より大きすぎました。
開発: ≈ 1.5週間
導入: ≈ 3〜4日
大規模ERPの見積もり三件: ≈ 16,000 € · ≈ 35,000 € · ≈ 80,000 €
経営者との対話の後: < 10,000 €
ある案件では、想定されていたERP機能の多くは不要でした。先行見積もりは過大な範囲を前提にしていました。経営者が本当に必要としていたのは、かなり小さな範囲です。必要な論理と最小限の操作に絞ったカスタムモジュールで解決しました。これは一件の実例であり、すべてのERPが10,000 € 未満になるという約束ではありません。
ITの規模は、機能一覧の長さではなく、本当の必要に合わせるべきです。
- 必要がアーキテクチャを決める
- スタッフの余計な操作を最小に
- 課題に見合った規模
解を作る前に、課題を明確にします。
03. インフラも製品の一部
画面が完成しても、製品が完成したことにはなりません。
よくある状況です。開発は終わり、画面は動き、導入の準備ができているのに、実行環境が設計されていなかったとわかります。
どこで動き、どう配備し、バックアップし、監視し、アクセスし、復旧するかは、アプリケーションと同じ設計に含めます。
実務から
アプリはできた。動かす場所がない
配置: どこで動かし、その環境の責任は誰か。
データ保護: バックアップをどこに、どう保管するか。
監視: 利用者より先に問題をどう知るか。
復旧: 実際に壊れたとき、何をするか。
実行環境が決まっていないと、本番導入はホスティング・アクセス・復旧の判断待ちになります。それらはアプリと同時に決めるべき事柄です。
動く製品には、アプリケーションと、安定して動かせる環境の両方が含まれます。
- 実行環境を最初から設計
- バックアップと監視はリリース後の付録ではない
- 最初の一か月の想定外を減らす
製品の準備完了は、動かす環境の準備完了と同時です。
04. 本番導入のあとも関与する
本番導入のあと、試験では見えなかった必要がはっきりします。
導入前は、開発者と一部のスタッフが確認します。毎日使われるようになると、試験では十分に見えなかった要件が現れます。
どの操作が回避され、どのデータが意思決定に必要で、どの機能が使われなかったかがわかります。
サポートがあれば案件の文脈が残り、毎回新しいベンダーを探すことなく製品を育てられます。
実務から
導入後に、必要がはっきりする
導入: 製品が日常業務に入ります。
観察: どう使われているかを見ます。
修正: 不要を削り、現場の問題を直します。
拡張: いま会社が必要とするものを足します。
導入後に変わりやすいのは、役割、レポート、連携、自動化、試験では十分に再現しにくい作業シナリオです。
本番導入で案件は終わりません。製品が日常業務と出会う時点です。
- リリース後も案件の文脈が残る
- 新しいベンダー探しなしで変更できる
- 会社とともに開発が続く
本番導入は終わりではなく、日常運用の始まりです。
05. 業務に必要なものを見極める
大きな仕組みが存在するからといって、提案するわけではありません。
人が毎日本当に必要な操作を整理し、そのうえで解の規模を決めます。
機能が居場所を得るのは、実務で使われるときです。整ったスライドだけでは、機能は役に立ちません。
実例
約30項目が、およそ5つになりました
初版: ≈ 2日
導入: 1週間未満
単純な課題向けの大規模CRM: ≈ 30項目
プロセス整理の後: ≈ 5つの必要な入力
ある案件では、スタッフは記録を作りやすくなり、管理者は進捗を追いやすくなり、製品はより早く日常利用に入りました。事務作業に費やす時間も減りました。示した期間はこの実例のものであり、普遍的な納期の約束ではありません。
長い機能一覧も、使われなければ価値はありません。
- 道具は必要に従う
- 導入前に効果を見積もる
- 率直な助言：やる / 待つ / やらない
よいエンジニアリングは、ときに少なく、正確に作ることを意味します。
06. 会社の成長に合わせて伸ばせる
明日捨てることになる解を、できるだけ作らないようにします。
最初は単純な解で足りることが多いです。会社が伸びると、役割が変わり、アクセスが必要な人が増え、レポートと自動化が広がります。
よいアーキテクチャは、会社の未来をすべて予測しようとしません。すでに動いているものを壊さず、新しいプロセス・役割・連携の余地を残すことが役割です。
成長を見越した構成なら、全面的な高価な作り直しなしで、能力を段階的に足せます。
実務から
5人から30人超へ — 最初から作り直さずに
開始時
従業員 5人
市場 1つ
プロセス 1つ
少数の役割
成長後
従業員 30人超
複数市場
ERP / CRM
分析
自動化
連携
会社は伸び、役割は変わり、アクセスが必要な人が増え、レポートと自動化が広がりました。次の段階を支えるには、全面作り直しなしで拡張できる構成が必要でした。
製品が未来の細部をすべて予測する必要はありません。成長の上限になってはいけません。
- 人員と市場の成長の余地
- 全面置換なしで新しいプロセス
- 拡張できる連携と役割
デジタル環境は、会社の成長に耐えられるべきです。
01
一つの窓口で責任を持つ
デジタル環境の各部分を別々のベンダーが担当すると、事業側が技術の調整役になりがちです。
平常は問題なく見えても、責任の所在が曖昧なところでは、トラブルが起きやすくなります。
アプリ、サーバー、DNS、メール、外部連携、監視を一つのつながった環境として扱います。作業は専門家が分担しても、顧客には明確な責任の所在が必要です。
- 明確な責任の所在
- サイト・CRM・サーバー・メール・連携のあいだの隙間を減らす
- ベンダー調整に費やす時間を減らす
技術的な複雑さは、顧客の仕事になってはいけません。
テクノロジー
課題に適した技術を選ぶ
流行ではなく、目的、規模、長期の保守性を基準に選定します。
技術を選ぶと、それが何か、いつ役立つかがわかります
AI — 技術分野
これは何か: AI（人工知能）は、言語・画像・音声・その他データの分析、分類、知識検索、予測、自動化支援などをソフトウェアに担わせるための手法とモデルの分野です。
わかりやすく言うと: テキスト、文書、音声、構造化データからパターンを読み取り、下書き・振り分け・分類といった作業を支援します。最終判断は人が監督します。
経緯: 用語は1956年のダートマス会議のあと広まりました。いま実務で使われる多くは、単一の発明というより機械学習と現代的なモデルに基づきます。
一般的な用途: 言語・文書処理、画像・音声、分類、知識検索、予測、プロセスとデータがすでに揃っている場面での定型作業の自動化。
当社での使い方: アシスタントや文書フローをCRM、メール、社内ツールに組み込み、定型処理の時間を減らし、結果を既存システムへ戻します。
不要なとき: 明確なルール、フォーム検証、SQLで十分に解けるなら、AIはコストと不確実性を増やすだけで、成果はよくなりません。
Python — プログラミング言語
これは何か: Pythonは、汎用の高水準プログラミング言語です。
わかりやすく言うと: データの処理、他システムとの通信、バックグラウンド処理、業務アプリのサーバー側論理の実装に使います。
経緯: Guido van Rossumが1990年代初頭に公開しました。その後、バックエンド、データ処理、機械学習まわりの定番の一つになりました。
一般的な用途: バックエンド、API、自動化スクリプト、連携、ファイル・データ処理、AIや分析を支えるサービス。
当社での使い方: 信頼できるサーバー側論理、システム間のきれいな連携、予測可能なデータ処理が必要なときに使います。壊れやすい継ぎ接ぎコードを避けます。
不要なとき: 単純な紹介サイトや、狭い範囲のノーコードフォームに、専用のPythonサービスは多くの場合不要です。部品が少ない別の構成のほうがよいこともあります。
Odoo — モジュール型ERP
これは何か: Odooは、モジュール型のERPおよび業務管理プラットフォームです。営業、CRM、倉庫、プロジェクト、会計、カスタムモジュールが同じプロセスモデルを共有できます。
わかりやすく言うと: 会社の運用ソフトウェアです。営業とCRMから始める組織もあれば、在庫・プロジェクト・財務まで同じ場所で動かす組織もあります。
経緯: 2005年にTinyERPとして始まり、のちOpenERPを経て、2014年からOdoo S.A.がOdooとして開発しています。
一般的な用途: 顧客・営業パイプライン、購買・在庫、プロジェクト管理、財務フロー、サイト・メール・外部APIとの接続。
当社での使い方: 実務プロセスに合わせたモジュールで導入・拡張し、ばらばらの道具を手作業で突き合わせるのではなく、一つの論理を共有できるようにします。
不要なとき: 狭い一つのフローだけが必要なら、フルERP導入は重すぎることが多く、そのプロセス向けの焦点を絞ったアプリのほうが適します。
PostgreSQL — リレーショナルDBMS
これは何か: PostgreSQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。構造化データを保持し、整合性を保ち、要求に応じて高速に取り出します。
わかりやすく言うと: 顧客、注文、状態、履歴を整理された表として置き、重要な記録を確実に探し、更新するための場所です。
経緯: 1980年代のUCバークレーのPOSTGRES研究から発展し、1990年代にオープンソースのPostgreSQLとして成熟しました。
一般的な用途: 業務記録の耐久保存、トランザクション型アプリ、レポートの元データ、一時ファイルより整合性が重要なシステム。
当社での使い方: 業務アプリや多くのOdoo構成で、一貫した記録、わかりやすいバックアップ、障害後の安全な復旧のために使います。
不要なとき: 永続データがない静的な紹介ページに、専用のデータベースエンジンは不要です。実データの出現までは、管理型ホスティングのコンテンツで足ります。
Docker — コンテナプラットフォーム
これは何か: Dockerは、コンテナを利用するためのプラットフォームです。アプリケーションを依存関係とともにパッケージし、隔離された再現可能な環境で実行できます。
わかりやすく言うと: 同じパッケージを開発マシンとサーバーで動かせるため、配備時の「自分の環境では動いた」というずれを減らせます。
経緯: 2013年にSolomon HykesおよびdotCloud関連の取り組みから公開され、アプリのパッケージ化と起動の一貫性を高める目的で広まりました。
一般的な用途: 再現可能な配備、サービスの隔離、開発と本番の環境揃え、複数構成アプリの更新の簡素化。
当社での使い方: 予測可能なリリース、きれいなロールバック、環境を横断して同じ実行条件が必要なときに使います。
不要なとき: 管理型ホスティング上のごく小さな単一ファイルのサイトでは、運用負荷が増えるだけで、信頼性や変更速度は上がらないことがあります。
Linux — OS / カーネル
これは何か: Linuxは、Linuxカーネルを基盤とするオペレーティングシステムの系列です。サーバーとインフラの土台として広く使われます。
わかりやすく言うと: 多くの業務サーバーはLinuxディストリビューション上で動きます。アプリを起動し、ディスクとネットワークを管理し、利用者や他システムのために稼働を続けます。
経緯: Linus Torvaldsが1991年にカーネル開発を始めました。周辺のディストリビューションとツールが、いまやインターネットと企業インフラの大きな部分を支えています。
一般的な用途: アプリ、データベース、コンテナ、ネットワークサービス、従業員のノートPCの外で動き続ける長時間稼働のシステム。
当社での使い方: アクセス、更新、ストレージ、ネットワーク、復旧を含め、Linux環境を製品の一部として設計・維持します。
不要なとき: 管理型プラットフォームが、狭いサービス向けに安定した実行環境をすでに提供しているなら、専用Linuxサーバーを無理に立てる必要はありません。
React — UIライブラリ
これは何か: Reactは、再利用可能な部品からユーザーインターフェースを組み立てるためのJavaScriptライブラリです。
わかりやすく言うと: フォーム、表、パネルなどのブロックから画面を組み、製品が成長しても構造を保ちやすくします。
経緯: Facebook（現Meta）で作られ、2013年に公開されました。インタラクティブなWeb画面の広く使われる手法の一つになりました。
一般的な用途: 顧客ポータル、管理画面、対話的フォーム、応答性と保守性が求められるWebアプリ。
当社での使い方: 日常利用の画面をReactで作り、スタッフと顧客にわかりやすい画面を、役割とプロセスの拡大に合わせて伸ばせるようにします。
不要なとき: ほぼ静的な紹介サイトにReactは多くの場合不要です。より単純なページ構成のほうが運用しやすく、維持費も抑えられます。
Next.js — Webフレームワーク
これは何か: Next.jsは、React上に構築されたWebフレームワークです。ルーティング、レンダリング選択肢、本番向けの構成をReactのUI部品のまわりに加えます。
わかりやすく言うと: Reactは画面部品に焦点を当てます。Next.jsはそれらを、ページ・アドレス・効率的な読み込みを備えたWebサイトやWebアプリにします。
経緯: Vercel（旧ZEIT）のチームが2016年に初公開し、ReactをUI部品から完成したWeb製品へ進めるために広まりました。
一般的な用途: 公開サイト、顧客ポータル、製品ページ、明確なルート、性能、保守しやすいフロント構成が必要なWebサービス。
当社での使い方: 予測可能なページ配信、きれいな構造、拡張しやすい画面層が必要な現代的なWeb製品に使います。
不要なとき: 画面が数枚の社内ツールなら、より単純なサーバー描画のアプリのほうがよいことがあります。すべての画面にNext.jsは不要です。
Telegram Bots — Telegram内アプリ
これは何か: Telegramボットは、Bot APIを通じてTelegram内で人とやり取りするアプリケーションです。
わかりやすく言うと: スタッフや顧客が、毎回別サイトを開かなくても、通知の受信、依頼の送信、確認、プロセスの開始ができます。
経緯: Telegramは2015年6月にBot APIを公開しました。チャットと社内システムのあいだの実務的な橋として広まりました。
一般的な用途: 通知、承認、依頼受付、状況更新、チャットをCRM・チケット・社内フローへつなぐこと。
当社での使い方: すでにTelegramで働いているチーム向けにボットをつなぎ、定型操作がすぐ正しいシステムに届き、業務ツールに痕跡が残るようにします。
不要なとき: 複雑な権限、充実したフォーム、詳細な監査が必要なら、通常は本格的なWeb画面が要ります。ボットはそのプロセスを支えるものであり、置き換えるものではありません。
Microsoft 365 — クラウドスイート
これは何か: Microsoft 365は、法人メール、文書、Teamsでの協働、Officeアプリ、ID管理を含むMicrosoftのクラウドサブスクリプション群です。
わかりやすく言うと: Microsoftの職場環境です。メール、予定、ファイル、会議、スタッフアカウントを、会社ドメインとアクセス方針のもとでまとめます。
経緯: Microsoft OfficeとExchangeから発展し、ID・メール・協働サービスを中心としたクラウドモデルになりました。
一般的な用途: 法人メール、文書協働、会議、スタッフアカウント、アクセス方針、コミュニケーションと業務フローの接続。
当社での使い方: すでにMicrosoft環境で働いている会社向けに、ドメイン、DNS、メール、アクセスを散らばった受信箱ではなく、一貫した構成にまとめます。
不要なとき: 別スイートで安定しており、移行コストが利益を上回るなら、現行環境を保ち、いま使っているものを改善します。
Google Workspace — クラウドスイート
これは何か: Google Workspaceは、法人メール、Driveストレージ、Docsでの協働、Calendar、Meet、ユーザー管理を含むGoogleのクラウドスイートです。
わかりやすく言うと: Googleの会社向け職場環境です。Gmail、共有ファイル、予定、会議を、管理されたビジネスドメインのもとで使います。
経緯: GmailとDocsから発展し、共有ドメインと集中アクセス制御を備えたWorkspaceとして整えられました。
一般的な用途: 法人メール、共有文書、予定、共同編集、ビデオ会議、基本的なスタッフアカウント管理。
当社での使い方: Googleの協働モデルがチームに合い、会社のプロセスときれにつながる必要があるときに、ドメイン、DNS、メール、アクセスを設定します。
不要なとき: 目新しさのために乗り換えません。セキュリティ、コスト、習慣の面でMicrosoftなど別基盤のほうが合うなら、そちらを土台にします。
DNS — ドメインネームシステム
これは何か: DNS（Domain Name System）は、ドメイン名をインターネット上の資源や関連するサービス記録へ対応づける分散型の名前解決システムです。
わかりやすく言うと: konieu.skのようなドメインを入力すると、サイト、メール、関連サービスへの正しい行き先を見つける助けになります。
経緯: DNSの標準は1980年代に形になり、いまやほぼすべての公開サイトとメールボックスの見えにくい基盤です。
一般的な用途: ドメインでのサイト表示、メールの配送経路、ドメイン所有の確認、正しいDNSレコードによるサービス接続。
当社での使い方: ドメイン、SSL、メールとあわせて製品の一部として扱います。誤ったレコードは、会社から見るとサイト停止やメール不通に見えることが多いためです。
不要なとき: インターネット上で公開されるサイトやメールにはDNSが必要です。要不要ではなく、どれだけ丁寧に設計するかが論点です。社内だけの閉じた構成では、別の名前解決の仕組みで足りる場合もあります。
クラウド — インフラモデル
これは何か: クラウドコンピューティングは、ネットワーク経由で遠隔の計算資源や管理サービスを利用し、需要に応じて容量を調整できるモデルです。
わかりやすく言うと: 自前ですべての機器を持つ代わりに、提供者のデータセンターでアプリとデータを動かし、負荷に応じて容量を変えられます。
経緯: 2000年代から仮想化と主要提供者とともにパブリッククラウドが広まり、所有ハードウェアからオンデマンド利用へ重心が移りました。
一般的な用途: サーバーとサービスの迅速な立ち上げ、負荷に応じた拡張、管理型データベース、ストレージ、柔軟性が重要な予備容量。
当社での使い方: より速い配備と弾力的な資源が必要なときに使い、アクセス、バックアップ、コスト管理は初日から設計します。
不要なとき: 規制、データの所在、コストの都合で専用やオンプレミスが必要な場合、クラウドは自動選択ではありません。必要な制御の度合いと経済性で決めます。
サーバー — 計算システム
これは何か: サーバーは、利用者や他システムに対してアプリ、データ、その他のサービスを継続して提供する、物理または仮想の計算システムです。
わかりやすく言うと: ラックの機器、仮想マシン、クラウド上のインスタンスなどがあります。目には見えにくいですが、サイト、メール、業務アプリは多くの場合そこで動きます。
経緯: 集中型のサーバー計算は何十年も前からあります。ハードウェアやレンタルの形は変わりましたが、多数の利用者向けにサービスを動かし続ける役割は同じです。
一般的な用途: アプリとサイトのホスティング、データベース、メールとファイル、バックグラウンド処理、API、ノートPCに依存せず動く必要のあるもの全般。
当社での使い方: 容量、ディスク、ネットワーク、アクセス、更新、復旧を含め、サーバー環境を製品の一部として選定・維持します。
不要なとき: 管理型ホスティング上の単純なサイトに、専用サーバーは通常不要です。一方、本格的な業務アプリには、明確に管理された実行環境が必ず必要です。
具体的な課題から
実現したいことをお聞かせください
状況に近い項目を選んでください。背景を確認し、具体的な必要から着手します。
01
項目を選択またはドラッグ
営業
サポート
電話
スケーリング
CRM
AI
連携
多言語
左側から項目を選択してください
選択から相談の要点を整理します
最初に話すべき点を明確にします