よくある質問
カスタムソフトウェア開発における一般的な問題とその解決方法
GWIT技術チームのソフトウェアカスタム開発へのアプローチ
1. 不明確または頻繁に変更される要件への対応
GWITの技術チームは、曖昧な要件や変化し続ける要件を管理するために、ユーザーストーリーマッピングを用いてコアニーズを優先順位付けし、プロトタイピングツール（Figmaなど）を活用して迅速な実現可能性検証を行っています。要件変更レビューメカニズムが確立されており、重要な開発段階に「凍結ポイント」が設定されています。開発後期における変更には正式な承認が必要です。
さらに、GWIT は、機能の境界、受け入れ基準、および非機能要件を詳述する標準化されたソフトウェア要件仕様 (SRS) を提供します。
2. 部門間の要件競合の解決
GWITの開発チームとプロジェクトマネージャーは、クライアントとの初期の協議段階において、ドメインエキスパートを要件レビューに参画させ、優先順位と技術的実現可能性を整合させます。アジャイルカンバン（例：ジラ）は、すべての関係者の進捗状況を視覚化します。また、誤解を最小限に抑えるため、GWITは標準化されたテンプレート（例：Confluenceドキュメント）を使用して要件記述を形式化します。
3. 品質管理の確保
テスト範囲の不足によってリリース後に重大なバグが発生するのを防ぐために、GWIT のデリバリー チームは以下を実装しています。
テスト駆動開発 (TDD) では、コード マージの前提条件としてユニット テスト カバレッジを強制します。
回帰テスト用の自動テスト ツール (例: セレン + ジェンキンス)。
コードピアレビューと ソナーキューブ 静的分析によりコーディング標準を強化します。
定期的に技術的負債をクリーンアップし、リスクの高いモジュールをリファクタリングします。
4. ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化
複雑なワークフローや、リリース後の直感的でないインターフェースを回避するために、GWIT は次のことを行います。
ユーザー ジャーニー マップを活用してインタラクションを合理化し、A/B テストを通じてデザインを検証します。
実際のユーザーを対象にユーザビリティ テストを実施し、反復的な改善のためのフィードバックを収集します。
GWITの基本原則:
事前の要件検証 · 透明性と管理されたプロセス · 品質の組み込み
倉庫在庫管理ソフトウェアにおける一般的な問題と科学的な解決策
倉庫管理システムの使用および開発中に、顧客は次のような問題に遭遇することがよくあります。
1. 不正確な在庫データ
GWITテクノロジーチームは、倉庫管理システムの開発においてバーコードとRFID技術を導入し、商品の全工程追跡を実現しました。これにより、エラー率を0.3%以内にまで低減しました。また、動的な在庫カウントルール（ABC分類法を用いたクラスA商品の頻繁なカウントなど）も設定しました。
2. 複雑な操作手順
GWITテクノロジーチームは、バーコードスキャンによるフィールド（製品仕様、バッチ番号など）の自動入力をサポートするインテリジェントフォームエンジンを導入しました。RPAなどのプロセス自動化ツールによって、標準操作ガイドラインが生成されます。
3. 複数のウェアハウス間でのデータ調整の難しさ
GWITテクノロジーチームは、複数のノード間でリアルタイムのデータ同期を実現するために、分散データベース（TiDBなど）を採用しました。また、全体の在庫レベルを表示するための中央制御コンソールも設置しました。
さらに、一部のユーザーには早期警告メカニズムが不足しており、在庫切れや過剰在庫の問題の検出に48時間以上の遅延が発生しています。GWITチームは、過去の販売データに基づいて安全在庫レベルを予測し、異常な在庫変動をリアルタイムで警告するモバイルプッシュ通知機能を備えたインテリジェントな早期警告モデルを構築しました。
さらに、一部のユーザーはシステムパフォーマンスのボトルネックを経験しており、ピーク時には応答時間が10秒を超え、同時接続ユーザー数（500人未満）のサポートが不十分でした。GWITテクノロジーチームは、マイクロサービスアーキテクチャを採用し、コアモジュール（注文、在庫、レポートなど）を細分化し、Redisキャッシュレイヤーを導入することで、高頻度クエリの効率を向上させました。
GWITテクノロジーチームは、Flinkストリームコンピューティングエンジンを活用し、AIを活用した意思決定による入出金取引のリアルタイム分析を実現しています。また、在庫最適化アルゴリズムを導入し、購買提案や割当計画を自動生成しています。さらに、ローコード拡張技術を活用し、ビジネス担当者がレポートや承認ワークフローをカスタマイズできるよう、ビジュアル設定プラットフォームを提供しています。
GWITテクノロジーチームは、モジュール型開発と自動化された運用保守モデルを採用し、コアシステムのイテレーションサイクルを3週間以内に管理しています。グレーリリースメカニズムを使用することで、アップグレードリスクを軽減しています。当社の技術アーキテクチャは、高可用性（99.99%のSLA）とスケーラビリティの要件を満たし、無人スマート倉庫の将来のトレンドにも対応します。
SaaS管理システム導入における一般的な問題とその軽減方法
1. データサイロとシステムの断片化を解決する GWITのSaaSチームは、統合データプラットフォームアーキテクチャを採用しています。異種システムのデータクレンジングのための統合ETLツールを備えた標準化されたデータモデル、すぐに使用できるAPIテンプレートを備えた構築済みの業界コネクタ（例：ディントーク / ウィコム / OAシステム統合）、リアルタイムのデータ配信を可能にするKafkaベースのイベントバス（<500ms latency)
2. Mitigating Multi-Tenant Resource Contention
Our technical leads implement:
Dynamic resource quotas: Auto-allocating compute resources (CPU/memory elastic scaling) per tenant SLA
Storage tiering: Hot data on SSD, cold data auto-archived to object storage (e.g., AWS S3)
Tenant isolation enhancement: Logical database partitioning + containerized deployment (reduces failure impact by 90%)
3. Preventing Permission Misconfigurations & Data Leaks
GWIT's proven solutions:
ABAC dynamic authorization: Context-aware permissions (IP/time/device attributes)
Field-level data masking: Real-time obfuscation for IDs/phone numbers
Operation watermarking: Traceable user ID/timestamp tags (improves audit efficiency by 70%)
Implementation Roadmap
*Phase 1 (0-3 months):*
Deploy API gateway for unified third-party integrations
Implement hybrid RBAC+ABAC model with sensitive data encryption
*Phase 2 (3-6 months):*
Launch low-code platform to handle 80% customization needs
Adopt chaos engineering for 99.95% availability
*Phase 3 (6-12 months):*
Enable multi-cloud (AWS/Azure/Huawei Cloud) seamless migration
Embed AIOps for >自己修復率 60% GWIT は、標準化された API と動的承認を通じてデータの相互運用性と権限ガバナンスを優先し、アーキテクチャのスケーリング前に即時の信頼を確立するようクライアントにアドバイスしています。