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
2016年から自社アプリを世界に配信しています。
- 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
- 課金・広告による収益化
- 利用状況の計測と分析
39言語で配信 / 52の国と地域・36通貨で決済実績(2016年から)
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
計測機器の測定値を、BLE・Wi-Fi・バーコードの3つの方法で取得しています。
計測機器は測定値を無線で送信するほか、液晶画面にバーコードとしてリアルタイムに表示します。アプリはそのバーコードをカメラで読み取り、測定値を記録できます。
On-Device AI
On-Device AR Recognition
カメラに映る対象物を端末内で認識し、AR画面にラベルを表示します。
ラベルは対象物の位置に固定され、端末を動かしても対象物に重なって表示され続けます。