プロダクトエンジニアリング

SaaS・デジタルプロダクトの価値を最大化する戦略的エンジニアリング

構想から市場投入、そしてスケールまで。AIを駆使する専門エンジニアリングチームが、スタートアップの俊敏性とエンタープライズ基準の堅牢性を両立させ、競争優位性を確立するプロダクトを最速で構築します。

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採用実績

Seneca ESG Cygon InfraSignal Amatrium FrontFundr

最速の市場投入

8〜12週間でMVPを構築。実戦投入可能な専任チームを4〜6週間で組成します。

AI統合型デリバリー

全開発工程にAIを組み込みヒューマンエラーを徹底排除。エンジニアは高付加価値なアーキテクチャ設計とドメインロジックの深化にリソースを集中させます。

エンタープライズ品質の担保

ISO 27001 / SOC 2準拠。プロジェクト初期段階から本番環境を見据えた監視体制、CI/CD、テスト自動化を実装します。

オンデマンドスケール

柔軟なスケーラビリティ

Eastgate Softwareのプロダクトエンジニアリングプラクティスは、ディスカバリーとアーキテクチャからデプロイとスケーリングまで、フルライフサイクルのソフトウェア開発を提供します。ベトナム・ドイツ・日本に200名以上のエンジニアを擁し、FinTech・ITS・小売業・製造業のクライアント向けにクラウドネイティブSaaSプラットフォーム・AI駆動アプリケーション・エンタープライズシステムを構築します。すべてのチームが、AI活用の開発ワークフローを用いて、品質を犠牲にせず高速でデリバリーします。ISO 27001認証取得、SOC 2準拠、Siemens Mobility・Yunex Trafficをはじめとするクライアントへの、12年以上のミッションクリティカルシステムデリバリー実績に裏付けられています。

業界： FinTechSaaS・デジタルプロダクトインテリジェント交通製造業リテール・ECコマース
8-12 MVPまでの週数
200+ エンジニア数
93% 顧客継続率
4-6 チーム立上げ週数
50+ 出荷プロダクト数
12+ デリバリー年数
ISO 27001 · SOC 2準拠 · Clutch 5.0 · ACDC（エージェント中心の開発サイクル）

私たちの協業の進め方

初期フェーズから長期的な戦略パートナーシップへ至る、実証済みのロードマップ。貴社のビジネスステージに最適なエントリーポイントをご提案します。

1

探索

適合性を検証し、アプローチを定義する

  • ディスカバリー・テクニカルアセスメント
  • アーキテクチャアドバイザリー
  • AIフィージビリティスタディ
  • 戦略的パイロット（PoC）
2

構築

本番品質のソフトウェアをリリース

  • 組込型エンジニアリングチーム
  • フルスタックプロダクト開発
  • プラットフォームモダナイゼーション
  • AI/ML統合
3

スケール

最適化・自動化・成長

  • QAシステム・テスト自動化
  • DevOps・インフラ
  • パフォーマンス最適化
  • ACDC

コアエンジニアリングケイパビリティ

プロダクトライフサイクル全体をカバーする、6つのコアエンジニアリングドメイン。

サブケイパビリティ 説明 テックスタック 経験
Webアプリケーション SaaSプラットフォーム、管理者用ダッシュボード、顧客ポータルなど、あらゆるデバイスに最適化された高機能Webシステムを構築。 React, Next.js, Vue, Angular 50件以上のWebプロダクト出荷
モバイル開発 共有コードベースでネイティブパフォーマンスを実現するクロスプラットフォームモバイルアプリ。 React Native, Flutter iOS + Android
API・マイクロサービス RESTful・GraphQL API、イベント駆動マイクロサービス、メッセージキュー。 Node.js, Python, .NET, Java 高スループットシステム
データベース・ストレージ スキーマ設計・クエリ最適化・キャッシュレイヤー・データ移行。 PostgreSQL, MongoDB, Redis エンタープライズスケールデータ
ケイパビリティ

レガシーシステムの刷新

クラウド移行、ERP連携、ワークフロー自動化を包括的に支援。ダウンタイムを極限まで抑え、既存システムを最新鋭のアーキテクチャへ再構築します。

クラウド移行・インフラ

高可用性アーキテクチャと自動スケーリングを備えたオンプレミスからAzure/AWSへのゼロダウンタイム移行。

AWSAzureGCPTerraformKubernetes

アプリケーション・モダナイゼーション

モノリシックな既存システムをクラウドネイティブなマイクロサービスへと移行。Strangler Figパターンを用いた段階的かつ低リスクなリファクタリングを実現します。

.NETJavaDockerKubernetesAPI Gateway

ERP・CRM統合

ビジネスを中断させることなく、SAP・Oracle・Salesforce・Dynamics 365の統合・カスタマイズ・データ移行を実施。

SAPOracleSalesforceDynamics 365MuleSoft

ワークフロー自動化・RPA

調達・承認・HR・財務のエンドツーエンドプロセス自動化。手動処理時間を大幅に削減。

Power AutomateUiPathPythonNode.js

データプラットフォーム・分析

データドリブンな意思決定のためのデータウェアハウス・ETLパイプライン・BIダッシュボード・リアルタイムレポーティング。

SnowflakedbtKafkaPower BITableau

APIゲートウェイ・統合ハブ

内部システム・パートナー・サードパーティサービスを安全に接続する一元的なAPI管理。

KongApigeeAWS API GatewayGraphQLREST
ケイパビリティ

AI・インテリジェントオートメーション

パイロットからエンタープライズ規模の本番MLまで、エンドツーエンドのAIエンジニアリング。

AIエージェント＆エージェントワークフロー

ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）を組み込んだ自律型AIエージェントによる、高度な文書処理、意思決定支援、および複雑な業務プロセスの自動化。

LangChainCrewAIDifyOpenAIAnthropicAutoGen

MLパイプライン＆モデルデプロイ

データ準備・モデル学習・サービング・監視・自動再学習のエンドツーエンドMLインフラ。

PyTorchTensorFlowMLflowKubeflowSageMaker

GenAI統合

既存プロダクトへのLLM組み込み：RAGパイプライン・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング・出力ガードレール・コスト最適化。

OpenAIAnthropicHuggingFaceLangChainPinecone

コンピュータビジョン＆画像分析

製造業・小売業・インフラ監視向けの物体検知・OCR・品質検査・ビジュアル分析。

YOLOOpenCVTesseractAWS RekognitionカスタムCNN

インテリジェントドキュメント処理

請求書・契約書・コンプライアンス文書・入札ファイルのAI抽出・分類・ルーティング。

spaCyTextractDocument AIカスタムNLPモデル

プロセスマイニング＆オートメーション

ボトルネックの発見・ワークフローのモデリング・RPA＋AIによる自動化。手動プロセスからインテリジェントオートメーションへ。

CelonisUiPathPythonPower AutomateKafka
ケイパビリティ

クラウドネイティブ＆DevSecOps

自動パイプライン・インフラのコード化・すべての層に組み込まれたセキュリティで高速リリース。

CI/CDパイプライン

品質ゲートとロールバックサポートを備えた自動ビルド・テスト・デプロイ。

GitHub ActionsGitLab CIArgoCD

コンテナオーケストレーション

自動スケーリング・自己修復・ゼロダウンタイムロールアウトを備えたコンテナデプロイ。

DockerKubernetesHelm

インフラのコード化

再現可能な環境・マルチリージョンデプロイ・ディザスタリカバリ。

TerraformPulumiCDK

DevSecOps

脆弱性スキャン・依存関係監査・SBOM生成・コンプライアンス自動化。

SonarQubeSnykWhiteSourceTrivyOWASP ZAP

コアメソドロジー

私たちのACDC開発方法論

多くのチームはAIにプロンプトを送り最善を期待します。私たちは3つの柱に基づく構造化された方法論を使用します：スペックドリブン設計・テストドリブン設計・ヒューマンインザループ - 仕様をAIエージェントが構築する実行可能なアーティファクトにします。

結果：30-50%の高速デリバリー、エスケープ欠陥の削減、そして初回から意図に合致するコード。

スペックドリブン設計
テストドリブン設計
ヒューマンインザループ

ホワイトペーパーでは方法論の全体像、7ステップのSDDワークフロー、実践的なツールスタック、そして意図とリリースされたソフトウェアのギャップを埋めるパターンを解説しています。

完全なメソドロジーを取得

ソリューションアーキテクチャ、実装の詳細、および測定された成果 - ビジネスメール付きですぐに利用可能。

プロダクトエンジニアリングクライアント限定

プロダクトとGTMエンジンを一緒に構築

多くのエンジニアリングパートナーはプロダクトを渡して幸運を祈るだけです。私たちはB2B SaaSクライアントに、社内でも使用しているエージェンティックGTMフレームワークを提供します - シグナル検知・アウトリーチ・コンテンツ生成・アトリビューションを担う自律AIエージェント。1つのパートナー、2つのエンジン。

6-10 削減ツール数
$400〜$750 月間コスト削減
5週間 初回アウトリーチまで
15-20時間 週間削減時間
エージェンティックGTMフレームワークを読む

エージェントスタック

シグナル 訪問者追跡 + AI調査
エンリッチ 調査エージェント + AIスコアリング
生成 LLMエージェント（ブランドボイス）
実行 メール + LinkedIn自動化
記録 AIネイティブCRM
計測 アトリビューションエージェント

自社パイプラインで実証済み。理論ではありません。

「EastgateとのGenAIプロダクト開発は期待を超えました。スケジュール前倒しで本番品質のAIケイパビリティを、卓越したエンジニアリング品質で届けてくれました。」
Andrew Halonen

Andrew Halonen

創業者、GenAIスタートアップ

エンゲージメントモデル

専任エンジニアリングチームの組成。時間（工数）ではなく「成果」にコミットする料金体系。外注業者ではなく、ビジネスを共に牽引する戦略的パートナーとして機能します。

長期プロダクト開発

組込型エンジニアリングチーム

お客様のチームに組み込まれたエンジニア。EGSチームリードが管理。スプリントケイデンス・共有ツール・デイリースタンドアップ。

最小規模：4名以上、6ヶ月以上
スコープ・成果物確定案件

請負型プロジェクト

要件と成果物が明確な開発向け。固定スコープおよびマイルストーンごとの成果報酬型。弊社側でPMおよびQA体制を完備し、確実な品質を担保します。。

最小規模：$50K〜
実証実験パイロット（PoC）

戦略的パイロット（PoC）

本格投資前のリスクを最小化するための初期フェーズ。机上の空論ではなく、実稼働するソフトウェアで技術的・ビジネス的妥当性を4〜8週間で検証します。

最小規模：$15K〜$25K
エンジニアリングプロセスとデリバリーモデル全体を見る →

よくある質問

プロダクトエンジニアリングのエンゲージメントはどのような内容ですか？
プロジェクトは通常、システム要件・アーキテクチャ設計・リスクの洗い出しを行う「ディスカバリー・スプリント（2週間）」から着手します。その後、基盤構築を2〜4週間で完了させ、以降は週次デモと継続的テストを組み込んだ「2週間のデリバリー・スプリント」を反復し、アジャイルかつ確実な開発を推進します。
チームのランプアップにどれくらいかかりますか？
フルプロダクトチームを4-6週間でデプロイします。標準的なチームは2-4名のエンジニア・QAスペシャリスト・テクニカルリードで構成されます。緊急プロジェクトでは2週間で小規模なポッドから始め、要件が安定するにつれてスケールアップできます。
プロダクト開発に使用するテックスタックは何ですか？
アプリケーション開発のコアスタックはReact、Next.js、Node.js、Python、.NET、Java。KubernetesとTerraformとDockerを使ってAWS・Azure・GCPにデプロイ。AI/MLにはPyTorch、LangChain、OpenAIを使用。スタックはお客様の要件に合わせて選択します。その逆はありません。
開発プロセスにAIをどのように統合しますか？
すべてのチームがコード生成・自動コードレビュー・テスト生成・アーキテクチャ分析にAI支援開発ツールを使用します。これにより品質を犠牲にせずに高速デリバリーを実現します。ユースケースに応じて、RAGパイプライン・MLモデル・GenAI統合などのAI機能もプロダクトに組み込みます。
品質保証のアプローチを教えてください。
QAは最初から組み込まれており、後付けではありません。すべてのコミットで自動テストスイート（ユニット・統合・E2E）を実行し、エッジケース向けにAI支援テスト生成、k6によるパフォーマンステスト、OWASP ZAPによるセキュリティスキャンを実施します。すべてのスプリントにデプロイ前の安定化フェーズが含まれます。
MVPから本番へのスケールアップはどのように対応しますか？
MVP段階からスケールを見越したアーキテクチャを設計します - コンテナデプロイ・自動スケーリング・マルチリージョン対応。トラフィックが増加したら、パフォーマンス監視（Prometheus、Grafana）の追加・キャッシュレイヤーの実装・データベースクエリの最適化・インフラの水平スケールを行います。再アーキテクチャは不要です。
対応する業界はどこですか？
FinTech・SaaS・インテリジェント交通システム（ITS）・製造業・小売業のエンタープライズクライアントにサービスを提供します。エンジニアはコンプライアンス・セキュリティ・信頼性が不可欠な規制業界に深いドメイン専門知識を持ちます。
パイロット/PoCモデルはどのように機能しますか？
パイロット/PoCエンゲージメントは4-8週間で$15-25Kです。単一のよく定義されたユースケースを取り上げ、スライドデッキではなく動作するプロトタイプを提供します。これにより、長期エンゲージメントにコミットする前に私たちのエンジニアリング品質・コミュニケーションスタイル・ドメイン適合性を評価できます。
AI活用開発方法論はデリバリーを遅くしますか？
軽微な修正においてはAIプロセスがオーバーヘッドになる場合があります。しかし、新規機能開発やグリーンフィールドプロジェクトにおいては、手戻りを極限まで減らし、結果として市場投入（Time-to-Market）を30〜50%短縮する強力な推進力となります。
AI生成コードが本番対応であることをどのように確保しますか？
AIが生成したコードも、人間が書いたコードと全く同じ厳格な検証プロセス（自動セキュリティスキャン、アーキテクチャ準拠チェック、シニアエンジニアによるレビュー）を経ます。AI特有の脆弱性を防ぐため、5つの品質ゲート（セキュリティ、テスト、アーキテクチャ、パフォーマンス、コンプライアンス）を設け、エンタープライズ品質を死守しています。
仕様がコードと乖離しないよう、どのように防ぎますか？
仕様を静的なドキュメントではなく生きたアーティファクトとして扱います。フックとエージェントがコードが仕様から逸脱した際に自動的にフラグを立てます。コードレビュー時にAIが変更を元の仕様と照合して検証します。仕様は後付けではなく、開発ワークフローの一部として更新されます。
AIが「簡単な作業」を担う場合、若手開発者はどのように成長しますか？
AIを単なる作業代替ではなく「高度な教育ツール」として活用しています。若手層はAIを用いてコードを素早く理解しますが、変更における「技術的意図」を説明する責任を負います。厳格なコードレビューやアーキテクチャ設計会議を通じ、AIには代替不可能な「本質的なエンジニアリング力」を育成しています。
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より速くリリースする準備はできていますか？

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0 -12週

MVPデリバリー

キックオフから本番まで

0 -6週

チーム立上げ

フルチームのデプロイ

00 %

顧客継続率

ベンダーではなくパートナー