構成の概要（主な技術から作成）
決済データ・パートナー分配額集計ツール
業務システム・ツール
株価スクリーニング・データ処理システム
市場データを、見渡せる情報へ。
株価データを扱うバッチ処理、API、閲覧用フロントエンドを開発。データの収集・処理からスクリーニング画面までを構成しました。
- 主要技術
- 担当範囲
担当工程: 開発、インフラ
担当：バッチ・API・フロントエンド開発
画面イメージ（実際の画面ではありません）
担当した範囲をもとに作った画面イメージです。名前・金額・日付などは見本です。画像を選ぶと原寸で開きます。
取り組みのテーマ
市場データを処理し、Web画面から活用できるシステムづくり。
担当したこと
- Pythonによるデータ処理・バッチ構築
- FastAPIとPostgreSQLを用いるAPI開発
- Reactフロントエンドの開発
構築・対応したもの
- データ処理バッチ
- スクリーニング用API・Web画面
この実績が示す価値
データを集める処理と、使うための画面をつなぐ事例です。情報の収集・加工・閲覧をひとつの開発範囲として扱います。
主な使用技術
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- React
使用技術について
この実績で使った技術の一般的な説明です。実績の内容そのものではありません。
各技術の説明を見る（5件）説明を閉じる
- Python
- 読みやすさを重視した言語。データ処理、AI連携、Webアプリで広く使われる。
- FastAPI
- PythonでAPIを素早く作るためのフレームワーク。型に基づく入力検証が特徴。
- PostgreSQL
- 拡張性と標準準拠に強いオープンソースのリレーショナルデータベース。
- SQLAlchemy
- Pythonからデータベースをオブジェクトとして扱うためのライブラリ。
- React
- 画面を部品として組み立てるJavaScriptライブラリ。多くのWebアプリの標準。
この課題のページ
業務を自動化したい、AIエージェントを作りたい
生成AIを使う場合も、使わない場合も、集計・レポート作成・データ処理・問い合わせ対応のような繰り返しの業務を、自動化します。生成AIが向いている業務には生成AIを組み込み、決まった手順で済む業務は生成AIを使わないシステムで仕組み化します。自律的に調べて処理するAIエージェントの開発にも対応します。
課題別ページを見る相談前に整理しておくとよいこと
- 自動化したい業務の手順と、いま誰がどのくらいの頻度で行っているか
- 扱うデータの種類（文書、動画、数値など）と、社外に出せるかどうか
- 結果を人が確認する必要があるか、どこまで任せてよいか
- 既存のツールやシステムとの連携が必要か
- まず試したい範囲（PoC）と、うまくいったときに広げたい範囲