エンジニア×マーケッター×データサイエンティスト超ハイブリッド人材がシステム開発 × FDEを高速実行する
受託開発を主軸に、FDE型の伴走にも対応。 PM兼フルスタックエンジニア・マーケッターだから、マーケティング要素・CV・SEO・UI/UXまで包括して高速実装します。
人数を増やしても、
開発は速くならない。
社内システムや業務ツールの開発は、要件定義から着手までに時間がかかり、人員を増やしても意思決定や実装のスピードは思うように上がらないことがあります。 LINKTHは、受託開発においてもAIを設計・実装・検証の工程に組み込むことで、少人数のまま開発スピードと品質を引き上げています。現場との連携をより密にしたい案件では、FDE（Forward Deployed Engineer）型の体制でも対応します。
受託開発を基本に、必要な案件ではFDE型の伴走も
LINKTHの開発は、要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で担う受託開発が基本です。AIエージェントを設計・実装・検証の各工程に組み込むことで、少人数でも高速・高品質な開発を実現しています。
加えて、クライアントの現場・業務データに深く入り込みながら、その場で設計・実装・検証を進めたい案件では、「FDE（Forward Deployed Engineer）」型の体制でも対応します。Palantir Technologies発祥のこの開発モデルは、汎用パッケージでは対応しきれない専用ソフトウェアを、現場に伴走しながら高速に作り込む働き方です。
なぜ、少人数の開発体制が成立するのか
AIが「専門分業」を「一人の実装力」に置き換えた
専門分業型。要件が変わるたびに人員調整が発生する。
AIをフル活用するフルスタックエンジニアが、複数専門領域を横断して担当。
要件定義から実装、マーケティング視点でのUI/UX・CV改善までを、同じ人が一気通貫で担う。
同じ成果を出すのに必要な人数が、5〜6名から1〜2名へ。組織が小さくなるほど、意思決定から実装までの距離が縮まる。
作るだけでは終わらない。
届く設計まで、同じ人が担う。
PM兼フルスタックエンジニアは、マーケティングとデータサイエンスの専門家でもある
LINKTHのPM兼フルスタックエンジニアは、開発だけの専門家ではありません。マーケティングとデータサイエンスの専門知見を併せ持ち、利用ユーザーのペルソナ設計、UI/UX、CVR（コンバージョン率）の最適化までを、開発と同時並行で設計します。 「動くシステムを作る」で終わらせず、「成果につながるシステム」を要件定義の段階から組み込む——分業ではなく、同じ頭で一貫して考えるからこそ実現できる設計です。
業種も技術領域もそろえない。
それ自体が実装力の証明
ブロックチェーン基盤、アフィリエイト連携、LLMクローラー、監視システム、専用CMS、広告SaaS——分野を横断しているのは偶然ではなく、受託開発を中心にAIを駆使して培ってきた実装力の結果です。
ブロックチェーン型データベースSaaS構築
改ざん耐性 × 検証可能な記録基盤
改ざん耐性と検証可能性が求められるデータ基盤を、ブロックチェーンの特性を活かしてSaaS化。金融・契約領域で要求される「後から否定できない記録」を実装レベルで担保。
ポイ活サイトへのアフィリエイトASP搭載
既存システムを止めない統合実装
既存のポイントサイトに、成果計測・承認フロー・不正検知を含むASP機能を後付け実装。既存システムを止めずに収益基盤を追加する統合力が問われる案件。
LLMクローラー
生成AI時代の抽出精度を追求
生成AIの学習・検索対象としてのWebページ挙動を捕捉する独自クローラーを構築。パターンマッチだけに頼らず、LLMを組み込んだ判定ロジックで抽出精度を向上。
AIログトラッキング監視システム
異常検知までリアルタイムに
AIエージェントやシステムの挙動ログをリアルタイムで収集・監視し、異常や意図しない振る舞いを検知する基盤を構築。
特定企業向けオリジナルCMS
業務フローに合わせたフルスクラッチ
汎用CMSでは対応しきれない業務フロー・権限設計・入稿ルールを持つ企業向けに、要件をそのまま反映したCMSをフルスクラッチで構築。
広告運用SaaSシステム
レポーティングから意思決定まで自動化
複数媒体の広告運用データを一元管理し、レポーティングから予算配分の意思決定までを支援するSaaSを構築。運用者の工数そのものを削減する設計。
AIに丸投げしない。
AIを使い倒すエンジニアがいる
判断はエンジニアが持ち、実装速度だけをAIで引き上げる。
高速開発
着手から動くものが出るまでのリードタイムを圧縮。
高品質
設計判断とコードレビューは、AIに委ねずエンジニアが担う。
低コスト
1〜2名体制で成立するため、人件費構造そのものが軽い。
要件整理・設計レビュー・実装・テストコード生成・脆弱性チェックの各工程にAIを組み込みつつ、最終的な設計判断とコードレビューはエンジニア自身が行います。 機械学習・RAG・ブロックチェーン・独自クローラーまで自社構築してきた技術基盤があるからこそ、AIが出す提案の妥当性を判断でき、根拠のない実装をそのまま採用することがありません。
現場に入るところから始まる。
3つのステップ
現場ヒアリング
業務・データ・既存システムをその場で確認し、実装方針を提示します。
プロトタイプ実装
AIを併走させ、動くものを最短単位で構築・共有します。
検証と拡張
実運用データで検証しながら、機能を段階的に拡張します。
「作れますか」ではなく
「いつ動きますか」から始める
要件が固まっていない段階でも、まずはご相談ください。受託開発はもちろん、必要であればFDE型の伴走も含め、最適な進め方をご提案します。