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課題と解決策
主な課題とGWITの解決策
1. 要件が不明確または頻繁に変更される
ユーザー ストーリー マッピング → コア要件を優先順位付けし、関係者の期待を調整します。
ラピッドプロトタイピング → フィグマ/アクスア などのツールを使用して早期に実現可能性を検証します。
変更管理プロセス → 開発フェーズで「フリーズポイント」を実装し、後期段階での変更には正式な承認が必要になります。
2. 品質管理の問題
テスト駆動開発 (TDD) → コードマージ要件としてユニットテストの範囲を義務付けます。
自動テスト パイプライン → 回帰テスト用に セレン + ジェンキンス を統合し、リリース後の不具合を 80% 以上削減します。
3. ユーザーエクスペリエンス（UX）が悪い
ユーザージャーニーマッピング → 開発が始まる前にインタラクションフローを最適化します。
A/B テストとユーザビリティ テスト → 実際のユーザーを反復的なフィードバック ループに参加させて UI/UX を改良します。
GWITの基本原則:
✔ 要件を早期に検証する
✔ 透明性と管理されたプロセス
✔ 最初から品質を重視
倉庫在庫管理ソフトウェアにおける一般的な課題と解決策
主な課題とGWITのソリューション 1. 不正確な在庫データ バーコード/RFID統合 → アイテムをエンドツーエンドで追跡し、エラーを削減<0.3%.
Dynamic Cycle Counting → Implements ABC analysis (e.g., frequent counts for high-value "A" items).
2. Overly Complex Operations
Smart Form Engine → Auto-fills fields (e.g., SKU specs, batch numbers) via scanning.
RPA Automation → Guides staff with standardized workflows, cutting training time by 50%.
3. Multi-Warehouse Coordination Issues
Distributed Database (TiDB) → Ensures real-time sync across locations.
AI-Driven Alerts → Predicts safety stock thresholds and triggers mobile notifications for anomalies.
4. System Performance Bottlenecks
Microservices Architecture → Isolates core modules (orders, inventory, reporting) for scalability.
Redis Caching Layer → Boosts query speeds, handling 5,000+ concurrent users with sub-second response.
Advanced Capabilities
Real-Time Analytics → Apache Flink processes in/outbound data flows for AI-powered decisions.
Inventory Optimization AI → Generates automated procurement and transfer recommendations.
Low-Code Customization → Visual platform lets users design reports/approval workflows without coding.
Technical Excellence:
✔ Modular Development → 3-week iterative release cycles
✔ Automated Ops + Canary Deployments → Minimizes upgrade risks
✔ Future-Ready Architecture → Supports 99.99% uptime and unmanned warehouse expansion
SaaSアプリケーション管理システムとソリューションにおける一般的な問題
データサイロとシステムの断片化という課題に対し、GWIT SaaSテクノロジー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ました。標準化されたデータモデルを構築し、ETLツールを統合することで、異種システムからデータをクレンジングします。さらに、業界標準のコネクタがあらかじめ用意されており、すぐに使用できるAPIテンプレート（ディントーク、微信 仕事、OAシステムとの連携など）が提供されます。
マルチテナント リソース競合の現象に対処するため、GWIT チームの SaaS テクノロジー バックボーンは、テナント サービスレベル保証 に基づいてコンピューティング リソース (CPU/メモリの弾性スケーリング) を自動的に割り当てる動的リソース クォータを提案しました。
不正な操作につながるユーザー権限設定エラーや、機密データ漏洩のリスクにつながるフィールドレベルの権限の欠如に関する問題に対して、GWIT 技術チームは、環境属性 (IP アドレス、時間、デバイス) に基づいて権限を動的に調整する ABAC (属性ベースのアクセス制御) 動的承認モデルを提案しました。
GWIT SaaS テクノロジー チームは、SaaS プロジェクトの実装ロードマップに関する提案も提供しています。
短期：
統合インターフェース管理のための API ゲートウェイを導入し、主流のサードパーティ システムと統合します。
ハイブリッド RBAC (ロールベース アクセス制御) + ABAC 権限モデルを実装し、機密データの暗号化を完了します。
中期：
ローコード プラットフォームを構築して、カスタマイズ ニーズの 80% をサポートし、コード変更の割合を削減します。
99.95% の可用性を実現するためのカオス エンジニアリング フレームワークを起動します。
長期的:
AWS、アズール、ファーウェイ 雲 間のシームレスな移行をサポートするマルチクラウド アーキテクチャを実装します。
実装の鍵：GWITテクノロジーチームは、データの相互運用性と権限管理に関する問題を優先的に解決することをお客様に推奨しています。標準化されたインターフェースと動的な権限モデルを確立することで、お客様の信頼を迅速に構築できます。その後、アーキテクチャを段階的にアップグレードしていくことができます。
SaaS CRM を活用した小売業者のデータ統合課題の解決
GWITテクノロジーチームは、主要な技術的実装の詳細を詳しく説明しています。リアルタイム異種プロトコル変換プロトコルアダプタレイヤーApache Camelを使用したマルチプロトコル変換の実装: // SAP IDocをJSONに変換する例 から("樹液-イドック:列:注文") .元帥解除().イドック() .変換ボディ(JSON.クラス) .に("カフカ:注文?ブローカー=ローカルホスト:9092"); SAP JCo、EDI、AS2を含む20以上のプロトコルをサポートします。スマートフィールドマッピング:動的なマッピングルールライブラリを確立します(例: CRMフィールド「携帯」をERPフィールド「TEL_NUMBER」にマッピングします)。自動データフロー処理リアルタイムデータパイプラインステージ | テクノロジー | パフォーマンスメトリクスデータ取り込み | デベジウム CDC | スループット: 100,000レコード/秒ストリーム処理 | アパッチ フリンク | レイテンシ:<50ms
Persistent Storage | Cassandra + Redis | Write QPS: Over 50,000
Typical Processing Logic:
-- Detecting abnormal orders
INSERT INTO error_orders
SELECT * FROM orders_stream
WHERE total_amount < 0
OR customer_id NOT IN (SELECT id FROM crm_customers);
3.Business Process Automation Orchestration
BPMN Visual Modeling
システム間ビジネスプロセスの自動実行を実現します。 補償トランザクション設計 SAGAパターンの実装：ステップ | フォワードアクション | リバース補償アクション CRM顧客作成 | CRM.顧客作成() | CRM.顧客を削除(顧客ID) ERP受注生成 | ERP.販売注文を生成する() | ERP.注文のキャンセル(注文ID) 物流キャパシティ予約 | ロジスティクス.ブックトランスポート() | ロジスティクス.予約をキャンセル() トランザクション成功率が99.97%に向上しました。 GWITテクノロジーチームのマルチシステム統合ソリューションは、WatsonsやMinisoなどの小売企業で実装および検証されており、運用コストを平均35%以上削減しています。実装はSpring 雲 + アパッチ Flinkテクノロジースタックから開始することをお勧めします。
エンタープライズIoTシステム開発とソリューションにおける一般的な課題
GWITテクノロジーチームのIoT構築ソリューション：セキュリティ保護テクノロジースタックゼロトラストセキュリティアーキテクチャデバイスID認証：TLS相互認証と国家暗号SM9アルゴリズムを組み合わせることで、デバイスの指紋の一意性検証を実装します。動的データ暗号化：AES-256と量子鍵配送技術を使用して、伝送リンクのセキュリティを確保します。脅威検出システム：マイター ATT&CKフレームワークに基づく動作分析エンジンを構築し、異常な操作チェーンをリアルタイムで検出します。データ処理アーキテクチャのアップグレードハイブリッドコンピューティングアーキテクチャエッジレイヤー：アパッチ カフカ EdgeとWebAssemblyストリーム処理エンジン（レイテンシ<50ms).
Fog Computing Layer: Supporting tens of millions of data points with TDengine/InfluxDB time-series database clusters.
Cloud Layer: Implementing cross-system federated data analysis with a digital twin platform to support real-time decision-making feedback.
Intelligent Maintenance System
OTA Upgrade Management: The GWIT technology team uses differential upgrade technology (BSDiff algorithm) to transmit only the differential data packages, reducing network bandwidth usage.
Predictive Maintenance: Utilizing an LSTM neural network-based Remaining Useful Life (RUL) prediction model for equipment, the team can provide early warnings of failures up to 30 days in advance, reducing maintenance costs by 35%.
Implementation Highlights:
GWIT's technology team has successfully implemented the most advanced technology combination of Zero Trust Architecture + 5G TSN + Digital Twin in enterprises such as BMW, achieving end-to-end deterministic communication and millisecond-level response.