PortXは、日本の大企業が、自社の業務システムを自ら理解し、変え続けられる状態を、AIで実現するスタートアップです。
業務部門には、構想を「動くシステム」へ変える力が必要です。IT部門には、長年積み重なった仕様とコードを読み解き、次の変更を判断できる力が必要です。PortXは、Formula AIと顧客の現場に入るForward Deployed Engineer（FDE）を組み合わせ、つくる力と変え続ける力を一つにします。
Formula AIは、議事録、設計書、Excel台帳、帳票、既存ソースコードなどを読み解き、業務要件、仕様、実装、テストを一つにつなぐ、エンタープライズ向けの開発・運用AIプラットフォームです。単にコードを生成するのではなく、画面、API、データベース、テスト、設計書を同じ仕様から生成・更新し、変更の理由と検証の証跡を残します。
新規構築では、顧客の実業務を反映した動くデモを、案件によっては初回ヒアリングから約2週間で提示しています。大手自動車メーカー、化学メーカー、医療機器メーカーなどへの導入が進み、販売、需給、受発注、物流といった企業の基幹業務を支えています。
Formula AIの価値は、新しく作るところで終わりません。既存システムのエンハンスでは、変更要求を起点に、影響範囲の特定、仕様更新、実装、テスト、検証証跡までを一続きで扱います。改修のたびに仕様とコードが離れていく状態を抑え、変更の履歴を次の判断に使える資産へ変えます。
さらに、コード、設計資料、運用履歴から現行仕様と関係を復元し、変更影響を追える「生きた正本」を作る領域も開発・検証しています。新規構築、エンハンス、刷新、運用を同じ仕様基盤でつなぎ、システムを理解し、変える力を顧客自身に戻す。それがFormula AIの目指す姿です。
Formula AIの導入拡大に伴い、共通プロダクトの開発と、顧客ごとの業務システムの開発を同時に進める必要が高まっています。個別案件で必要になった機能をその場限りの実装にせず、複数案件で再利用できる形へ育てることが、事業の成長に直結します。
Platform Engineerチームは、Formula AIをプロダクトとして育てるプロダクトマネジメント業務と、技術方針・品質を率いる技術リード業務を分担します。案件の段階、解決する課題、本人の得意領域に応じて、担当するタスクを割り当てます。
詳細設計、実装、テスト、データ移行、リリース作業は、オフショア側の技術責任者であるOffshore Engineering Leadと、配下のオフショア開発チームが担います。Platform Engineerチームは、プロダクトの優先順位、上位アーキテクチャ、技術基準、受入れ条件を定め、オフショア開発チームの成果物をレビューします。
入社時点ですべての領域に精通している必要はありません。プロダクトマネジメントまたは技術リードの経験を起点に、案件の状況に応じたタスクを担当していただきます。
顧客の課題とFormula AIの成長をつなぎ、何を、なぜ、どの順番で作るかを決めます。
- FDEや顧客と現行業務、既存システム、制約、期待する成果を整理し、解決する課題、対象利用者、提供範囲、受入れ条件を定義
- 複数案件を横断し、事業価値、緊急度、再利用性、開発負荷に基づいてロードマップと開発優先順位を決定
- 顧客固有機能とFormula AIの共通機能を分類し、利用状況と顧客の反応を基に改善方針を決め、経営、FDE、開発チームへ説明
決定した優先順位を技術方針と受入れ条件へ変え、オフショア開発チームが品質を保って開発できる状態を作ります。
- Formula AIの共通機能と顧客向け業務システムについて、上位アーキテクチャ、技術選定、非機能要件、品質基準を決定
- 開発項目を作業単位へ分け、オフショア開発チームの詳細設計、テスト計画、Pull Requestをレビューし、技術課題の解決を支援
- 品質確認とリリース可否判断を行い、障害の原因と再発防止策、複数案件で再利用する技術方針を開発チームへ反映
Formula AIを使って、顧客の業務システムを速く作るだけでなく、安全に変更し続けられる状態を実現することです。
共通プロダクトと顧客案件を横断し、案件で得た知見を次の案件で使える製品方針、受入れ条件、技術基準へ変えます。オフショア開発チームが作成した成果物を確認し、本番で価値を生み、次の変更にも耐えられる品質まで責任を持ちます。
- 共通プロダクトと顧客向け業務システムを横断し、案件の段階と得意領域に合うタスクを担当できる
- バックエンド、フロントエンド、データ、AI実行、クラウドを横断し、アーキテクチャと品質基準を決められる
- 大企業の複雑な業務、既存システム、監査・セキュリティ要件を、再利用できるプロダクト機能へ変えられる
- FDEと近い距離で顧客の課題を理解し、提供した機能の利用結果を短い周期で確かめられる
- AIを前提とした開発方法、品質確認、変更管理の仕組みを初期段階から作れる
- バックエンド：Java、F#、.NET
- フロントエンド：Svelte、TypeScript
- データベース：PostgreSQL、クラウド上のマネージドデータベース
- 実行基盤：パブリッククラウド、コンテナ、サーバーレス実行基盤
- 開発・運用：GitHub Actions、Terraform、クラウド上のビルド・デプロイサービス
- 認証・認可：Logto、OpenID Connect（OIDC）、Security Assertion Markup Language（SAML）
- 開発支援：各種AIコーディングエージェント
技術環境は、顧客要件とプロダクトの成長に応じて見直します。特定の技術の経験年数よりも、目的と制約を整理し、技術方針と品質基準を定め、開発チームの成果物をレビューした経験を重視します。
カジュアル面談 → 面接2〜3回（技術面接を含む）→ リファレンスチェック → オファー
