Engineering
2003年の設立以来、ソフトウェアの構築、アルゴリズム開発、基盤技術の調査、運用を手がけています。20年以上安定稼働を続けているシステムもあります。
Distribution
日本国内向けの開発・サービス運営を起点に、2016年から世界中へ配信しています。
- 39言語への展開と翻訳の運用
- ストア配信基盤の整備と運用
- 広告メディエーションの導入
- 利用状況の計測と分析
39言語 / 52の国と地域・36通貨で決済実績(2016年より)
Core Stack
セキュリティ 2017–
モバイル配信 2016–
組込・OS 2008–
通信・プロトコル 2004–
業務・ECシステム 2004–
画像・文書・言語解析 2003–
Technology Decisions
当社は iPhone 3GS の世代、2009年からモバイル開発に取り組み、2016年からは自社アプリを配信しています。原点は、手のひらに収まる高性能なデバイスがネットワークにつながり、世界中へサービスを届けられるという、iPhone が示した可能性です。
実装した結果は利用状況として返ってきます。技術と UI/UX を実環境で継続的に検証でき、個別案件だけでは得にくい規模の検証も、自社配信によって日常的に行えます。そこで得た知見は、他の領域の設計にも反映されています。
2016年に Xamarin、Cordova、React Native を実装レベルで比較し、Flutter も公開時から検証しました。現在は Swift と Kotlin によるネイティブ実装を主軸に、SwiftUI は iOS 15 世代から本格採用しています。
OS とハードウェアに近い層で書くことで、描画やカメラの処理速度と体感速度を詰められ、OS の新機能や C / C++ ライブラリも抽象化層の対応を待たずに扱えます。長期運用中のアプリが、フレームワーク側の破壊的変更に左右されない点も理由のひとつです。
Device Control
Barcode-Based Device Readout
計測機器の値を、BLE・Wi-Fi・バーコードの3経路で取り込む。
機器は計測値を無線で送るほか、自身の画面にバーコードとして表示する。アプリはカメラでそれを読み取り、値と読み取り時刻を一覧にする。
3経路を1つのアプリで扱い、どの経路でも同じ画面に値が届く。
On-Device AI
On-Device AR Recognition
カメラに映るものを端末上で認識し、AR空間にラベルを置く。
認識は端末内で行う。ラベルは対象の位置に固定され、カメラを動かしても文字は対象に留まる。
名称と確からしさをその場で表示する。データは端末外へ出ない。