エンジニアリングブログ

FinTech

Oct 5, 2026読了8分

企業向けにカスタム AI ソリューションを構築する会社:必要なのはどの種類か、どう確かめるか

企業にカスタム AI を売る会社には六つの種類があり、それぞれ得意な仕事が違う。まず自社の問題を言葉にし、その仕事をする種類の会社を選ぶ。そのうえで、その会社が作って今も稼働しているシステムを一つ見せてもらう。

カスタムAIソリューションAI企業の選び方

読む

FinTech

Oct 5, 2026読了8分

フィンテック・プロダクトを作るソフトウェア会社の選び方

フィンテックには、決済アプリと暗号資産取引所ほどかけ離れたプロダクトが含まれ、そのすべてを作ったことのある会社はほとんどない。自分が作るのがどの種類のプロダクトで、どの部分をライセンスを持つパートナーが提供するのかを見極め、そのうえで、その種類のシステムを実際の利用者向けに稼働させている会社を探す。

フィンテック開発ベンダーの選び方

読む

FinTech

Oct 1, 2026読了10分

自社サーバーで動く、会社のためのプライベートな ChatGPT:何が必要で、誰が構築できるのか

顧客のデータを社外に出さずに、ChatGPT のようなアシスタントを社員に提供することはできる。日常的に使い始める前に、構築する側は、アシスタントが一人ひとりの文書の権限に従い、チャットとログをコンプライアンス部門が決めた期間だけ保持するところを、実際に見せるべきだ。

プライベートChatGPT自社サーバーで動くAI

読む

FinTech

Oct 1, 20269分で読む

低レイテンシのソフトウェア開発会社:どの種類が必要か、自社のシステムでどう試すか

遅れた答えが間違った答えとみなされるトレーディングやアドテクのシステムでは、ふさわしい外部の会社は、自社のデッドラインと同じ範囲で仕事をしていて、速度の数字をどう計測したかを示せる。本命の会社には、何かを作る前に、稼働中のシステムを計測してもらうべきだ。

低レイテンシパートナーの見極め

読む

AdTech

Oct 1, 2026読了10分

DSP がタイムアウトでオークションを落とし、インフラコストは膨らむ:何を計測し、誰が直せるかをどう確かめるか

二つのエクスチェンジとの接続で起きるタイムアウトも、売上より速く増えるインフラの請求額も、コードを書き直す前に、接続ごとに計測できる。その数字があれば、入札経路を直すと申し出てくるチームを、どこであれ見極められる。

RTB のタイムアウトリアルタイムビディング

読む

FinTech

Oct 1, 2026読了10分

東欧とコーカサスのソフトウェア開発会社:米国のスタートアップはどう選び、どう確かめるか

東欧やコーカサスのソフトウェア会社に依頼する米国のスタートアップには、エンジニアリング以外にも確かめることがある。署名の前に、重なる勤務時間を取り決め、その会社を公的な登記簿で見つけ、制裁のスクリーニングをかけ、法的に執行できる紛争解決条項を選ぶ。

海外のチームパートナーの見極め

読む

FinTech

Sep 29, 2026読了10分

CTO のいないフィンテック創業者:プラットフォームを設計し、作り、引き渡す会社をどう選ぶか

トレーディングやブローカー業務のプラットフォームを作る資金はあるが、自分の側にコードを読める人がいない。自分に対して責任を負うアドバイザーを雇い、アーキテクチャを書面にして自分のものにし、ライセンスに計画を形づくらせ、契約の前に、その会社が本当にフィンテックのシステムを本番に出してきたかを確かめる。

フィンテック創業者誰が作るのか

読む

FinTech

Sep 29, 2026読了10分

スタートアップの開発チーム:どの種類に頼み、どう選ぶか

会社より先に、チームの種類を選ぶ。決め手は、いまの段階と、プロダクトのどれだけが難しいエンジニアリングにかかっているかだ。そのうえで三つの候補を確かめ、有償のトライアルを頼む。

スタートアップのチーム誰が作るのか

読む

FinTech

Sep 28, 2026読了10分

Rust コアで FIX 接続のトレーディングターミナルを作る:オーダーブック、スキャルピングパネル、注文状態

Rust コアを持つ FIX トレーディングターミナルの作り方を、セッションのリカバリからラダーまでたどり、ベンダーが実際にそれを作ったことを示す証拠を挙げる。

トレーディングターミナルFIXプロトコル

読む

FinTech

Sep 28, 2026読了10分

ML チームを雇うか、AI 開発を外部に委託するか:どう決め、誰に頼むか

AI が自社の売るプロダクトそのものなら、ML チームを雇う。必要な AI システムが一つか二つで、採用した ML 人材を率いられる人が社内にいないなら、外部に委託する。

MLチームAIの外部委託

読む

AdTech

Sep 24, 20269分で読む

広告プラットフォームがトラフィックの急増に耐えられない？　最初に直すべきことと、誰に頼れるか

トラフィックが急増すると、キューとリトライのせいで広告プラットフォームの応答がデッドラインを過ぎてしまう。サーバーを増やす前にピークを計測し、間に合わない処理を削る。

トラフィック急増広告プラットフォームのスケーリング

読む

FinTech

Sep 24, 2026読了11分

小規模なプロップトレーディング会社の注文執行が遅い:時間はどこで失われ、誰が直せるのか

小規模なプロップトレーディング会社で注文執行が遅いときは、注文ごとに時間を計測して遅延の場所を見つけ、そのうえでエンジニアリング会社、ホスティング事業者、またはブローカーに連絡する。

注文執行プロップトレーディング

読む

FinTech

Sep 23, 2026読了11分

居続ける専任チーム:契約前にソフトウェアパートナーをどう確かめ、コードをどう自社のものに保つか

契約前に専任開発チームをどう確かめ、コードの完全な所有権をどう保つか:契約、エスクロー、バス係数、Rust のトライアル課題。

専任チームコード所有権

読む

FinTech

Sep 18, 2026読了10分

自社サーバーで動く AI:LLM を社内システムに組み込む方法と、それを誰が作るのか

企業は、自社が管理するサーバーで大規模言語モデルを動かし、サポートチケット、文書、社内ツールにつなぐことができる。そのデータが外に出ることはない。この記事では、どんな業務が向いているか、モデルをどこで動かせるか、誰かを雇う前に何を決めるべきか、どんな種類のコストを見込むべきか、パイロットがなぜ本番の手前で止まるのか、そして構築を申し出る会社をどう見極めるかを、平易な言葉で説明する。

自社サーバーで動くAILLMインテグレーション

読む

FinTech

Sep 18, 2026読了11分

自社インフラの内側で保険金請求、チケット、KYC 書類を処理する LLM パイプライン:抽出、検証、レビュー、監査

保険金請求の書類、サポートチケット、KYC 書類の自動化は、外部のモデルプロバイダーに文書を一切送ることなく、企業自身のインフラの内側だけで動かせる。言語モデルは七つの段階の一つであり、分類、テキストとレイアウトの抽出、検証、レビューキュー、フィールドごとの評価、監査記録と並ぶ。ここでは、各段階をどう作るか、保険金請求、チケット、KYC で何が違うか、そしてそれを作ると申し出る会社に何を尋ねるべきかを扱う。

文書処理構造化出力

読む

AdTech

Sep 17, 2026読了11分

自社の DSP、アドエクスチェンジ、アドネットワーク ― 作るか、ライセンスするか、借りるか

「自社の DSP が欲しい」という一言は、三つの事業を指しうる。広告主のために広告枠を買う DSP、パブリッシャーが広告枠を売るオークションを運営するアドエクスチェンジ、そして契約して確保した広告枠を再販するアドネットワークだ。需要を検証するならプラットフォームを借り、ビジネスモデルが標準的ならライセンスし、入札ロジック、データ、マージンのいずれかが自社の売り物ならカスタムのシステムを作る。

DSP を作るアドエクスチェンジ

読む

FinTech

Sep 16, 2026読了10分

自社のトレーディングプラットフォームが欲しい ― どこから始め、誰が作るのか

「自社のトレーディングプラットフォームが欲しい」という一言は、少なくとも三つの別々のプロダクトを指す。顧客がログインするターミナル、その画面の裏でブローカーが動かすシステム一式、そして注文が出会う取引所だ。必要な作業量はそれぞれまったく違う。だから最初の一歩は、どれを先に作るのかを決めることになる。本稿は、創業者やブローカーがその選択をどう行うかについてである。コードを書き始める前に決めておくこと、自社開発・購入・レンタルの比較、価格を実際に動かす要因、そして「作れる」と言う会社が本当に作れるのかを確かめる方法を扱う。

トレーディングプラットフォームを作るどこから始めるか

読む

FinTech

Sep 15, 2026読了11分

閉じた境界の中の LLM:規制対象企業が選べるものと、それぞれの選択にかかるコスト

文書を境界の外に出せない規制対象企業にも、言語モデルを動かす方法は三つある。契約上の管理のもとで使うプロバイダーのホスティング型 API、自社が利用するクラウドプラットフォームのマネージドモデルサービス、そして自社で運用するインフラ上のオープンウェイトモデルである。企業に負わせるコストは、選択肢ごとに異なる。契約と承認か、適切なリージョンのキャパシティか、サーバーとオンコールか。ここでは、それぞれが運用、コンプライアンスの証拠、レイテンシ、人員配置の面で何を要するのか、そしてエンジニアリング会社がそれをクライアントの境界の内側で構築したことがあるかどうかを、どの問いで見分けられるかを扱う。

LLMデプロイ規制産業

読む

FinTech

Sep 14, 2026読了10分

本番にたどり着かなかった AI パイロット:データと運用に欠けていたもの

言語モデルの上に構築した文書やチケットのパイプラインは、すべてのデモに合格しても、いつまでも本番に出ないことがある。本番は、デモが求めないものを求めるからだ。受け入れの基準となるラベル付きセット、あなたのインフラの内側にとどまるデータ経路、誤った答えの行き場、そしてローンチ後の担当者である。ここでは、それぞれの欠落がどう見えるか、何がそれを埋めるのか、そしてどのエンジニアリング会社が実際にこの仕事をあなた自身の境界の内側で本番に届けているかをどう見分けるかを扱う。

LLMパイプライン文書処理

読む

AdTech

Sep 11, 2026読了10分

入札リクエストの内側で行う ML 推論 ― 特徴量の取得、バッチング、そしてフォールバックの価格

すべての入札リクエストの内側で答えなければならない CTR やコンバージョンのモデルは、たいてい一つの名前でくくられた二つの場所でデッドラインを外す。リモートストアから遅れて届く特徴量と、キューで待たされる評価である。ここでは、オークションのデッドラインをどう分けるか、リクエストごとの予算に合うのはどのランタイムとバッチングの選択か、モデルが遅れたときビッダーは何をするか、そしてどのエンジニアリング会社が実際にこの仕事をしているかをどう見分けるかを扱う。

リアルタイムビディングML推論

読む

AdTech

Sep 10, 2026読了10分

RTB ビッダーにおける Go の GC 停止 ― mark assist、デッドライン、そして Rust という判断

平均が健全に見えるのにタイムアウトでオークションを落とす Go のビッダーは、一つの症状の裏に二つの問題を抱えている。エクスチェンジのものであり往復を含むデッドラインと、入札をスコアリングする goroutine に mark assist を課すコレクタである。ここでは、デッドラインをどう分けるか、Go のどのつまみが効くか、そして Rust のホットパスが直さないものを扱う。

リアルタイムビディングRust

読む

AdTech

Sep 10, 2026読了10分

ピーク時に広告計測がイベントを失う ― 継ぎ目、重複キー、ビッダーとの突合

ピーク時に計測パイプラインがイベントを失い、アトリビューションの数字がビッダーのログと決して合わない。これは一つの症状の裏にある二つの障害である。誰も数えていない継ぎ目で、そもそも届かなかったイベント。そして届いたが、別の規則で数えられたイベントだ。ここでは、継ぎ目、キー、遅延ウィンドウ、そして突合の橋をどう作るかを扱う。

イベントパイプライン広告計測

読む

FinTech

Sep 9, 2026読了10分

バースト下の L2 マーケットデータ:シーケンスのギャップ、リカバリ、数百セッションへのファンアウト

バースト下で order book の更新を落とし、順序を入れ替えるハンドラは、たいてい一つの症状の裏にある二つの別々の障害である。取り込み側のシーケンス処理と、一つの遅いセッションが他のすべてのセッションの受け取るものを変えてしまう配信層だ。ここでは、シーケンス、リカバリ、ファンアウト、バックプレッシャーをどう作るか、そしてコンフレーションが正直でなくなる境目を扱う。

マーケットデータオーダーブック

読む

FinTech

Sep 9, 2026読了10分

エンジニアを雇うか、技術パートナーを入れるか:両方の経路をどう積算するか

トレーディングターミナルのプロダクト構想があり、予算があり、エンジニアリングチームはいない。チームを雇うことと、作ってくれるパートナーと契約することは、同じものの二つの値段ではない。時間と知識とリスクの配り方が違う。それぞれの経路が何を請求するのか、引き継ぎに何が入っていなければならないのか、そして仕事が止まった日に何が手元にあるのかを扱う。

エンジニアリングチームトレーディングターミナル

読む

FinTech

Sep 8, 20269分で読む

Rust で matching engine を設計する:GC の停止のない price-time priority

現物の matching engine は、厳しい制約に囲まれた小さな状態機械だ。price-time priority、部分約定、バースト負荷でも動かない latency の裾。ここでは order book、マッチングループ、ジャーナル、リプレイ用ハーネスをどう作るか、そして言語が助けてくれなくなる境目を扱う。

マッチングエンジンRust

読む

FinTech

Sep 8, 2026読了8分

注文経路の内側で行う pre-trade リスクチェック

ポジション上限、証拠金、fat-finger の上下限、kill switch は、注文がゲートウェイを出る前に毎回答えを返さなければならない。ここでは、それらのチェックを経路の脇ではなく注文経路の内側に置く方法を扱う。どの状態をメモリに置き、何を差分で再計算し、再起動後に何が起きるか。まずは制約から。

プレトレードリスクリスク管理

読む

FinTech

Apr 27, 2026読了18分

トレーディングインフラレポート2026：カザフスタン、ウズベキスタン、アルメニア、ジョージア

カザフスタン、ウズベキスタン、アルメニア、ジョージアにおけるライセンス、レイテンシ、立ち上げコスト。この地域で取引ビジネスを立ち上げる創業者、CTO、プラットフォーム責任者のための参考資料です。

FinTechトレーディングインフラ

読む

FinTech

Mar 14, 2026読了12分

ミリ秒が重要な理由：トレーディングプラットフォームのレイテンシ入門

買い注文をクリックし、そのまま通ると考えます。しかしクリックから実際の約定までの間には多くの処理が挟まり、その所要時間はそのまま損失になり得ます。レイテンシとは何か、どこに潜んでいるか、そしてなぜ多くの人が思う以上に重要なのかを説明します。

レイテンシトレーディング

読む

FinTech

Mar 10, 2026読了8分

リアルタイムトレーディングプラットフォームの未来：2026年に求められるもの

2年前に構築したトレーディングインフラは、現在の出来高とボラティリティの下でほころびを見せています。肝心なときに持ちこたえるプラットフォームと、そうでないプラットフォームを分けるものを示します。

トレーディングプラットフォーム開発マッチングエンジン

読む

AdTech

Mar 5, 2026読了7分

2026年、AIはプログラマティック広告をどう変えるか

AdTechにおけるAIは、長らく中身の乏しい見出しにとどまっていました。2026年、その変化は具体的なものになり、プログラマティックプラットフォームを開発するチームに現実のエンジニアリング課題を突きつけています。

プログラマティック広告DSP開発

読む

FinTech

Feb 20, 2026読了7分

ブロックチェーンによる決済：伝統的金融でT+2をT+0にする

T+2決済が存在するのは、ブローカー、清算機関、カストディアンの間の調整に、かつて2営業日を要したからです。その遅延をなくすインフラは、すでに存在します。実際の構築に何が必要かを以下に示します。

ブロックチェーン決済トークン化資産

読む

AdTech

Feb 14, 2026読了6分

プライバシーファーストのターゲティング：サードパーティCookieに依存しないアドテク構築

Cookieの廃止はChromeの一アップデートではなく、アドテクの仕組みそのものの構造転換です。Cookieベースのターゲティングを置き換えるためにエンジニアリングチームが何を構築しているのか、そして本当に難しい問題がどこにあるのかを解説します。

DSP開発SSP開発

読む

FinTech

Jan 30, 2026読了6分

ペイメントオーケストレーション：大規模なマルチプロバイダー決済フローの運用

グローバルなフィンテック製品は、数十社の決済プロバイダー、複数の通貨、複数の地域にまたがって決済を振り分けます。決済オーケストレーションのアーキテクチャが、速度と信頼性を犠牲にせずにこの複雑さをどう扱うかを解説します。

ペイメントオーケストレーション決済ルーティング

読む

AdTech

Jan 22, 2026読了8分

100K QPSに対応するRTB基盤のエンジニアリング

RTBシステムは、秒間100,000件以上のクエリを処理しながら、入札リクエストを10ms以内に評価・スコアリングして応答しなければなりません。その規模でインフラがどのように機能するかを解説します。

リアルタイムビディングプラットフォームDSP開発

読む

エンジニアリング ブログ