小売・卸売業
婦人服・医薬品・雑貨
YOUR BUSINESS. YOUR TECHNOLOGY.FUJISAWA, JAPAN · EST. 1998
Do ITYourself.
自社のITを、
自社の力に。
仕事をいちばんよく知る人が、仕組みを育てていく。
アルシスは、業務と技術の経験にAIの力を重ね、
企業が自らシステムをつくり、改善する歩みを支えます。
OUR PHILOSOPHY
企業の情報システムは、企業のものです。
何をつくり、どう変えていくか。その主導権は、使う企業にあるべきだと私たちは考えます。すべてを自分たちだけで抱える必要はありません。専門家と協力しながら、知識と判断力を社内に蓄え、自分たちで改善できる範囲を広げていく。それが、アルシスの提唱する「Do IT Yourself」です。
01 / EXPERTISE得意分野
業務を知る。
仕組みの土台から考える。
業務の理解と、インフラからアプリケーションまでを見渡す技術。その両方をつなぎ、現場に合うシステムを考えます。
業務の知識BUSINESS DOMAIN
放射線測定
測定業務と情報の活用
装置系製造業
装置と業務システム
支える技術TECHNOLOGY DOMAIN
05AIエージェントを活かすアプリケーションAIと業務の接点
04Web・PC・モバイルのプログラミング使う場面に合う実装
03ソフトウェアアーキテクチャ業務を軸に設計するDDD
02ネットワークRS-232からインターネットまで
01Unix系OS・Linuxシステムを支える基盤
業務 × 技術 ＝ 自社で育てるIT
02 / WHY DIYなぜDIYなのか
「使う」だけから、
「つくり、変える」へ。
Do IT Yourselfの「IT」は、Information Technologyです。私たちは15年以上にわたり、企業が自らITを育てることの大切さを伝えてきました。
変わったのは、コンピュータだけではありません。
汎用機が企業システムの中心だった時代、社内の担当者が運用やプログラミングを学び、日々の業務に合わせて仕組みを育てていました。ベンダーによる教育も、その活動を支えていました。
その後、PCサーバーやオープンな技術が広がり、システムづくりの選択肢は増えました。一方、開発を外部へ委ねるなかで、社内に技術や変更のノウハウを残しにくくなった企業もあります。
外部の専門家と協力しながらも、自社の業務を理解し、改善を判断できる力を持つ。その積み重ねが、事業の変化に応えるITにつながります。
汎用機市場の転換期
メインフレーム国内出荷額 ／ 億円
約67%減1993年度 → 2002年度
出荷額の元データを見る
| 年度 | 国内出荷額（百万円） |
|---|---|
| 1993 | 1,127,998 |
| 1994 | 1,145,650 |
| 1995 | 939,179 |
| 1996 | 964,063 |
| 1997 | 823,119 |
| 1998 | 745,685 |
| 1999 | 591,637 |
| 2000 | 499,068 |
| 2001 | 474,540 |
| 2002 | 370,151 |
IT人材が、企業の中にいるということ。
IPAによる日米比較では、情報処理・通信に携わる人材のうち、IT企業以外に所属する割合は日本で26.4%、米国で64.9%でした。
この違いは、企業が技術をどこに蓄えるかを考える手がかりになります。私たちは、業務を知る人と技術を知る人が社内でつながる体制を大切にします。
IT企業以外IT企業
03 / AI × DIYAIと内製化
AIを、自社でつくる力に。
業務を知る人のアイデアを、小さく試せる形にする。AIエージェントの活用で、内製化への一歩を踏み出しやすくします。
開発を支えるAIエージェント
要望の整理、コードの下書き、テストの作成、既存コードの調査をAIが支援します。人が目的と判断基準を定め、結果を確認することで、改善のサイクルを回します。
業務アプリケーションに組み込むAI
社内文書の検索・要約や、入力内容の確認から始められます。既存システムのAPIとつなげることで、許可された範囲の情報取得や処理の実行も支援できます。
01 / DEFINE
業務を言葉に
担当者が目的・手順・例外を整理します。
02 / BUILD
AIと試作
コードやテストの下書きをつくります。
03 / REVIEW
人が確かめる
動作・権限・データの扱いを確認します。
04 / IMPROVE
現場で育てる
小さく使い、反応を次の改善へつなげます。
LocalとCloudを、目的に合わせて。
データの機密性、求める精度、応答時間、費用を基準に、エージェントが利用するLLM（大規模言語モデル）を選ぶ仕組みを設計します。
業務アプリケーション ＋ AIエージェントあらかじめ定めたルールで処理を振り分けます。
Local LLM
社内で扱いたい情報に社内の機器で動かすモデルを使い、外部送信を抑えた構成を検討します。定型的な分類・抽出などから評価し、機器の性能や運用負荷も確認します。
Cloud LLM
高度な推論や幅広い処理に外部サービスのモデルを使い、複雑な分析やコード作成などを支援します。送信可能な情報を限定し、契約・保存条件・利用料金を確認します。
重要な更新・送信は人の承認を通し、権限と実行記録を管理します。
技術参考：Anthropic：Building effective agents ／ Ollama：Cloud models。実際の構成は業務・データ・運用条件に合わせて検証します。ローカル実行でも、接続先やログの管理は必要です。
04 / ABOUT US会社案内
1998年から、
企業と技術のあいだに。
ネットワークとサーバーの構築から、業務システム、そしてAIを活用した内製化へ。時代に合わせて、企業のITを支えてきました。
株式会社アルシス
- 設立
- 1998年6月
- 代表取締役
- 沼井 善男
- 所在地
- 〒251-0012
神奈川県藤沢市村岡東2丁目5番3号 - FAX
- 0466-27-1405
沼井善男が日本ユニシス株式会社（現：BIPROGY株式会社）から独立し、東京都渋谷区に設立しました。
中小企業のネットワーク構築とLinuxサーバーの導入を中心に支援しました。
株式会社コスモス・アイのインフラ技術を支援し、同社とともにワンストップで対応できる体制づくりを進めました。
沼井がコスモス・アイの代表取締役に就任しました。アルシスは同社を支え、顧客へのシステム提案・開発、開発環境と情報セキュリティ環境の構築・維持に取り組みました。
本社を神奈川県藤沢市に移転しました。
AIの実用化を受け、企業のシステム内製化支援を始めました。
CONTACT
株式会社アルシス / TEL0466-26-8586自社のITについて、お話ししませんか。
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