事業内容
事業内容
AWSの構築・運用・コスト最適化を、AIを活用して一貫支援します。 「安く・安全に・壊れにくく」を軸に、東海地方の企業に伴走します。
クラウド構築・設計
壊れにくい土台を、最初から。
AWS / CDK・IaC / ベストプラクティス準拠 / セキュア・保守性重視
AWS環境を、ベストプラクティスに沿って構築・設計します。 インフラをコード化し、セキュリティと保守性を最初から織り込んだ、 壊れにくく長く運用できる土台をつくります。
構成図デモ(6ケース)を見る →AWS構築
S3・CloudFront・ECS・RDS・Route53などを組み合わせた高可用性アーキテクチャを構築します。
CDK / IaC によるコード化
インフラをコード(設計図)で管理し、再現性とレビュー可能性のある構成を実現します。
ベストプラクティス準拠の設計
AWS公式の設計指針(Well-Architected)に沿って、コスト・性能・信頼性・運用性を考慮した構成を提案します。
セキュア・保守性重視
最小権限・WAF・暗号化など、安全で長く運用しやすい設計を最初から織り込みます。
コスト最適化・運用改善
いまの請求書、下げられます。
請求の見える化 / リサイジング / 自動停止 / FinOps 実践
コストの見える化から具体施策の実装、そして削減が続く運用体制づくりまで、 FinOps(クラウド費用管理)の考え方で無理のない最適化を行います。
請求の見える化・コスト分析
どこに・なぜコストがかかっているかを可視化し、削減余地を洗い出します。
リサイジング・自動起動停止
過剰スペックの是正と、開発環境の夜間・休日停止で無理なく削減します。
購入オプション最適化(RI / Savings Plans)
安定稼働分に割引プランを適用し、料金を継続的に下げます。
運用自動化・監視改善
削減が一度きりで終わらない運用体制(FinOps)を整えます。
AIによる開発・運用の高速化
速い理由は、AIと働いているから。
私たちは、設計レビュー・IaC生成・運用自動化にAIを活用します。 「AIを売る」のではなく、私たち自身がAI駆動で動くことで、 同じ品質のAWS構築・運用を、より速く・お手頃に提供します。
AIによる設計レビュー
構成・コストの観点をAIで一次レビューし、人の確認を高速化します。
IaC・ドキュメント生成
CDK/Terraform のひな形やドキュメントをAIで生成し、立ち上げを短縮します。
運用自動化
定型運用・調査をAIで支援し、対応速度と再現性を高めます。
AI駆動の開発・技術支援
アプリ/API開発や技術アドバイザリーも、私たち自身がAI駆動で行うため速く・お手頃です。
設計プロセス
設計書から、CDK と構成図を並列自動生成
BuilderArts では、ヒアリングから AWS デプロイまでを社内ツール 3 連で一貫支援します。 核は「設計書(YAML + Markdown)」が CDK ソース生成 と AWS 構成図生成 に並列入力される構造。同じ事実から両方が出るため、コードと図の不整合がゼロになります。
ヒアリング
Web UI でカテゴリ選択 → 共通質問 + パターン固有質問。17 種のリファレンスパターンから候補を自動マッチング。
設計書出力
YAML + Markdown の設計書を生成。意思決定台帳(暗号化・公開範囲・バックアップ等)が機械可読な形で台帳化。
CDK + 構成図 を同時生成
設計書を 2 つの内製ツールが並列に消費し、CDK ソース(+ GitHub Actions)と AWS 構成図(+ 解説)を同時に出力。
並列入力構造のメリット
CDK 生成と構成図生成が 同じ設計書を入力とするため、コード変更が構成図に自動反映されない、 あるいは図の更新を忘れる、といった「コードと図の乖離」が原理的に起きません。 どちらか一方を再生成しても、もう一方は次の設計書改訂まで安全に残ります。
道具選択を技術判断として公開
5 回の改訂で限界を見て、道具を乗り換えた話
AWS 構成図の生成では当初 SVG / draw.io XML を AI に直接書かせていましたが、5 回の改訂を経ても作図品質が安定しませんでした。 要素の重なり・線の交差・テキスト被りが残り続け、「あと少し直せば」と何度も繰り返しても根本解決しない。
原因は技術選択にありました。LLM は 2D 空間の最適化が本質的に苦手です。 そこで方針を切り替え、「構造を AI が定義、レイアウトはアルゴリズム(Graphviz)が決める」分業に変更。 Python diagrams ライブラリ採用後、同じ品質の構成図が 工数 1/10、初回完成で得られるようになりました。
※ 詳しくは 構成図デモ の各ケース構成図 v7 と、 内部技術資料の「migration-context」をご参照ください。道具を間違えないことが工数とコストに直結します。
取り組み
AI開発駆動基盤
アイデアの入力からデプロイまでをAIが支援する開発基盤づくりに取り組んでいます。 マルチエージェント協調や承認ゲート(Human-in-the-Loop)を組み合わせ、 開発・運用のスピードと品質を同時に高めることを狙いとしています。
※ これは外販プロダクトとして競争する取り組みではなく、 「私たち自身がAI駆動で速く・お手頃に提供する」ための開発スタイルです。 将来的にはITサービス開発など、技術とものづくりを融合した事業へ広げていきます。
私たちのビジョンを見る →