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先端テクノロジー
未来のインフラを
今日構築する

クラウドネイティブ・AI・IoT・ブロックチェーンなど最新技術を深く習熟したエンジニアチームが、実用的かつスケーラブルなシステムを実現します。

テクノロジー

ELBの技術的強みと
専門領域

各技術領域に深い専門知識を持つエンジニアが、実用的で高品質なソリューションを構築します。

☁️ クラウドネイティブ

コンテナ・マイクロサービス・サーバーレスを組み合わせたクラウドネイティブアーキテクチャの設計・実装において、国内トップクラスの実績を誇ります。

KubernetesDockerIstioKnativeArgoCDHelmTerraformPulumi

🤖 AI・機械学習

MLOpsパイプラインの構築から生成AIの企業システム統合まで、AIソリューションの実用化・スケール化に特化した専門チームが対応します。

PythonPyTorchTensorFlowMLflowKubeflowLangChainOpenAI APIRAG

📡 データエンジニアリング

大規模データの収集・変換・蓄積・分析パイプラインの設計・構築。リアルタイムストリーム処理からバッチ処理まで幅広く対応します。

Apache KafkaSparkFlinkAirflowdbtSnowflakeBigQueryDelta Lake

🔒 セキュリティエンジニアリング

設計段階からセキュリティを組み込む「セキュリティバイデザイン」を実践。ゼロトラストアーキテクチャとDevSecOpsで脅威に先手を打ちます。

Zero TrustOAuth2/OIDCmTLSVaultSIEMCSPMCNAPPSAST/DAST

エンタープライズAIを
実用化する

概念実証で終わらせず、本番環境でスケールするAIシステムを構築します。

AI テクノロジー

RAGアーキテクチャ(検索拡張生成)

企業固有のナレッジベースと大規模言語モデルを統合したRAGシステムで、幻覚を防止しつつ高精度な回答を提供するAIアシスタントを構築します。

MLOpsパイプライン

モデルの開発・訓練・評価・デプロイ・監視を自動化するMLOpsパイプライン。本番AIモデルの継続的改善と品質管理を実現します。

リアルタイム推論基盤

KServeとGPUクラスタを活用した低レイテンシ推論サービング基盤。スケールアウト対応でピーク時も安定したAI推論パフォーマンスを維持します。

フェデレーテッドラーニング

データを外部に出さずにモデルを改善できるフェデレーテッドラーニング基盤。医療・金融など機密性の高い業界でのAI活用を実現します。

ELBが活用する
テクノロジースタック

厳選されたオープンソース技術とエンタープライズツールを組み合わせています。

フロントエンド
  • React / Next.jsWebアプリ
  • Vue.js / NuxtSPA/SSR
  • React Nativeモバイル
  • TypeScript型安全JS
  • Tailwind CSSスタイリング
バックエンド
  • Go(Golang)高性能API
  • Python / FastAPIAI/データ
  • Java / Spring Bootエンタープライズ
  • Node.jsイベント処理
  • Rustシステム処理
データベース
  • PostgreSQLRDBMS主力
  • Redisキャッシュ
  • Elasticsearch全文検索
  • MongoDBドキュメントDB
  • Apache Cassandra分散DB
インフラ・DevOps
  • Kubernetes / EKSオーケストレーション
  • TerraformIaC
  • ArgoCDGitOps
  • GitHub ActionsCI/CD
  • Prometheus/Grafana監視
メッセージング
  • Apache Kafkaストリーミング
  • RabbitMQメッセージキュー
  • AWS SQS/SNSマネージド
  • gRPCサービス通信
  • GraphQLAPIクエリ
セキュリティ
  • HashiCorp Vaultシークレット管理
  • KeycloakIAM/SSO
  • OPAポリシー管理
  • Falcoランタイム監視
  • Istio mTLS通信暗号化

ELBの技術的知見

ELBのエンジニアが最新技術と実践的知見を定期的に発信しています。

2026年5月

Kubernetes 1.31の新機能とELBプラットフォームへの適用

Sidecar Container機能の正式GA化とELBのサービスメッシュ実装への影響を詳解します。

2026年4月

RAGアーキテクチャの本番実装:ベクトルDBの選定と最適化

pgvector・Weaviate・Chroma・Pineconeの性能比較と大規模本番環境での知見を共有します。

2026年3月

FinOpsでAWSコストを40%削減した実践的アプローチ

スポットインスタンス活用、リザーブドキャパシティ最適化、不要リソース検出の自動化手法を紹介します。

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