FLARES LLC

Technology

技術

AIとクラウドを、ソフトウェア企業にとっての価値の源泉として捉えています。少人数でも高い開発密度を保ち、地域の現場へ継続的に価値を届けるための技術方針です。

Value source

AIとクラウドが、ソフトウェア企業の価値の源泉です。

ソフトウェア企業の価値は、コードを書く量そのものではなく、AIを使って考え、作り、検証する速度と、クラウドを使って安全に届け続ける運用力に移っています。

FLARES LLCでは、AIとクラウドを開発の補助ではなく、事業価値を生み出す基盤として扱います。

考える力を増幅する

仕様、設計、実装、確認をAIと並走し、少人数でも判断と実装の密度を上げます。

届ける土台を軽くする

インフラ管理を重くせず、クラウドの部品を使って安全に運用できる形へ寄せます。

AI core

中心に据える3つのAI

OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Google Geminiを中心に、開発、設計、Google環境での業務活用を分担します。

OpenAI Codex
実装速度を上げる

仕様の整理、コード生成、修正、検証を短いサイクルで進めるための中核です。

  • 既存コードを読みながらの実装
  • テスト、型チェック、差分確認
  • UI改善や文章修正の反復
Anthropic Claude Code
大きなコードを読み解く

複雑な仕様や大きなコードベースを整理し、設計判断や改善方針を検討するために使います。

  • 長い文脈の把握
  • 設計、リファクタリング方針の検討
  • 仕様と実装のずれの確認
Google Gemini
Google環境と業務をつなぐ

Google WorkspaceやGoogle Cloudと相性の良いAIとして、業務文書、検索、分析、運用支援に組み込みます。

  • Google Workspaceとの連携
  • 文書、表、ファイルの業務活用
  • マルチモーダルな情報整理

Cloud policy

クラウドはGoogleを中心に、目的で選びます。

基本はGoogle Cloudを中心にします。既存環境や指定がある場合はAWS、コストと配信効率を重視する場合はCloudflareも選択します。

Google Cloud
基本の選択肢

Google Workspace、Gemini、データ分析とのつながりを重視し、原則としてGoogle Cloudを中心に構成します。

AWS
要望に応じて対応

既存システム、社内標準、利用中のサービスがAWS前提の場合は、要望に合わせてAWSでの構成も検討します。

Cloudflare
コスト重視で選択

配信、セキュリティ、軽量なアプリ基盤など、費用対効果を重視したい場面ではCloudflareを選択します。

Tech stack

技術スタック

道具箱の共通部品、個別の業務アプリ、AI活用、Google連携を組み合わせるために、下記の技術を中心に扱います。案件ごとに固定するのではなく、現場の運用、予算、将来の保守まで見て選びます。

フロントエンド
業務画面を速く、見やすく、運用しやすい形で作ります。

React / React Router

管理画面、会員画面、フォーム、公開サイトまで、画面遷移とデータ取得を整理して構築します。

TypeScript

画面、API、データ構造の型をそろえ、改修時の事故を減らします。

Tailwind CSS / UI Components

小さな画面から大きな業務画面まで、余白、状態、ダークモードを保ちやすくします。

Vite

開発時の確認速度を上げ、短い反復でUIを整えます。

バックエンド / API
業務データを安全に扱い、外部との接続口を作ります。

Node.js / TypeScript

フロントエンドと同じ言語圏でAPI、バッチ、Webhookを実装します。

Hono

軽量なAPIサーバーとして、認証、権限、公開API、社内APIを整理します。

Zod / OpenAPI

入力値、レスポンス、API仕様を明確にし、連携時の認識違いを減らします。

Batch / Webhook

定期処理、通知、外部システムからのイベント受け取りを業務に合わせて組み込みます。

データ基盤
蓄積、検索、集計、監査に耐えるデータの持ち方を設計します。

PostgreSQL / Cloud SQL

顧客、案件、請求、勤怠、承認などの業務データを扱う基本のデータベースです。

Drizzle ORM

スキーマ、マイグレーション、型安全なクエリで、変更に強いデータ層を作ります。

BigQuery / 集計基盤

問い合わせ、利用状況、売上、運用ログなどを分析しやすい形に整えます。

Object Storage

画像、添付ファイル、帳票、バックアップなどを用途に合わせて保管します。

AI実装
AIを単体機能ではなく、日々の仕事の流れへ組み込みます。

OpenAI API / Codex

文章生成、要約、分類、開発支援、チャットボットの実装に活用します。

Anthropic Claude Code

大きな仕様やコードの読み解き、設計検討、改善方針の整理に使います。

Google Gemini / Vertex AI

Google環境の文書、表、ファイル、業務データと組み合わせて活用します。

Embedding / Search

社内文書、FAQ、ナレッジを検索し、必要な情報へたどり着きやすくします。

クラウド / 配信
小さく始めて、運用負荷と費用を見ながら伸ばせる構成にします。

Google Cloud

Cloud Run、Cloud SQL、Cloud Storage、Secret Manager、IAMを中心に構成します。

AWS

既存資産や社内標準に合わせ、Lambda、S3、RDSなどを必要に応じて使います。

Cloudflare

CDN、WAF、Workers、Pages、R2など、コストと配信性能を重視する場面で選びます。

Docker

環境差を減らし、開発、検証、本番の移行をわかりやすくします。

Google活用 / 自動化
毎日使うGoogle環境を、業務アプリや道具箱とつなぎます。

Google Workspace API

Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets、Formsを業務の流れに合わせて連携します。

Apps Script

小さな自動化や既存シートの改善を、現場に近い形で素早く試します。

OAuth / Google Identity

Googleアカウントを使ったログイン、権限、組織管理を整えます。

External API

会計、決済、通知、CRM、既存システムを必要な範囲でつなぎます。

品質 / 検証
作って終わりではなく、壊れにくく改善しやすい状態を保ちます。

GitHub / Pull Request

変更履歴、レビュー、リリース手順を残し、属人化を減らします。

Vitest

計算、変換、権限、APIまわりの重要なロジックを自動テストします。

Playwright

フォーム、画面遷移、レスポンシブ表示、重要導線を実ブラウザで確認します。

CI / Build Check

型チェック、テスト、ビルドを通して、公開前の基本的な品質を確認します。

セキュリティ / 運用
地域の会社でも無理なく続けられる運用と守りを設計します。

認証 / 権限管理

ログイン、ロール、承認、閲覧範囲を業務に合わせて整理します。

Secret Manager / 環境変数

APIキーや接続情報をコードから分離し、漏えいリスクを下げます。

Audit Log

重要操作、設定変更、データ更新を追跡できるようにします。

Monitoring / Backup

ログ、アラート、バックアップ、復旧手順を運用規模に合わせて整えます。

業務アプリの共通部品
光の道具箱の部品を使い、毎回ゼロから作らない開発にします。

認証 / 組織 / 権限

テナント、利用者、権限、監査の土台を共通化します。

フォーム / ワークフロー

受付、申請、承認、通知、帳票化までを業務に合わせて組み合わせます。

ダッシュボード / 帳票

現場の状況を見える化し、必要な出力をすぐ使える形にします。

Public API / Webhook

外部サービスや既存システムとつなぐための出入口を用意します。

Technical documents

技術文書

AIとクラウドを使った開発では、道具の名前だけでなく、判断の前提をどう設計するかが重要になります。実装の背景にある考え方を技術文書として整理しています。

要件設計、既存調査、限定実装、独立レビューの4役が明るい開発室で協働するイラスト
AI開発 / 開発体制約18分

Sol・Terra・Luna・Sparkの4モデル分業で、安全性と開発速度を両立するCodex開発体制

Sol・Terra・Luna・Sparkを要件整理、既存調査、限定実装、独立レビューへ分け、契約と権限で安全な並列開発を組み立てる方法を整理します。

読む

理論を、実装の判断基準として残す。

技術文書では、AI活用、要件定義、業務アプリ設計、クラウド運用などの考え方を、社内外で参照できる形にまとめます。記事よりも深く、実務の判断に使える粒度で残していきます。

Solが要件、設計、API・データ契約、IAM・migration・cutover判断と最終統合を一貫して所有します。
Lunaはread-only調査、Sparkは確定済み契約内の限定実装、Terraはread-onlyの独立レビューに責務を絞ります。
並列writeは完全に非重複のファイルを原則とし、同一生成物、DB、Terraform state、workflow、lockfile、端末全体の重い処理は排他します。
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Operating policy

AIとクラウドを組み合わせ、少人数で価値を出し続けます。

AIで開発と運用の速度を上げる

仕様整理、実装、検証、運用改善にAIを使い、少人数でも高い開発密度を保ちます。

クラウドで価値提供の土台を軽くする

サーバー管理そのものを目的にせず、認証、データ、AI、配信をクラウドに寄せて運用負荷を下げます。

道具は固定せず、目的で選ぶ

Google Cloudを中心にしつつ、顧客環境、既存資産、コスト、将来の運用まで見て構成を選びます。