IoT製品とデータをつなぐ
「アプリケーション開発」の仕事 Application Development for IoT Products and Data

アプリケーションから実際の機器を動かし、製品のデータをサービスへつなぐ。

 

工具・機械・ソフトウェアなど異なる専門性を持つメンバーが協力し、

製品とデジタル技術を組み合わせた新しい仕組みを開発しています。

 

 

仕事の背景

ジーベックはこれまで、金属・樹脂加工におけるバリ取り・研磨の自動化・効率化に取り組んできました。

現在は、培ってきた加工技術を基盤に、電子機器製品やデジタル技術を活用した新しい製品・サービスの開発を進めています。

マイコン・センサ・モータを搭載した電子機器製品の市場導入に加え、

6軸ロボットを活用した加工技術、周辺センサ、新しい制御方法、IoT・AIによるデータ活用など、研究開発テーマが広がっています。

 

アプリケーション、IoTデバイス、クラウド、データベース、AIをつなぎ、開発した仕組みを実際の製品やサービスに反映していきます。

 

 

開発するもの

開発の中心となるのは、IoTデバイスと連携するWindowsタブレットアプリケーションです。

アプリからデバイスへ設定やコマンドを送り、センサー情報や使用データを受け取ります。

 

タブレットアプリ
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IoTデバイス
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クラウド　

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データベース
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AI・データ分析
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製品やアプリへのフィードバック

 

 

開発する製品についての詳細はこちらからご覧ください。

XEBEC CPS Auto Holder　2026年10月発売

 

 

担当する仕事

  • C#/.NETによるWindowsタブレットアプリの開発・改修
  • Visual Studioを用いた既存コードの解析・機能追加
  • UI・画面機能開発
  • Bluetooth／Wi-FiによるIoTデバイス通信
  • 設定値・コマンド送信、センサー値・使用データ受信
  • 接続・切断・再接続、通信エラー等の状態・例外処理
  • ログ・診断機能の開発
  • 組込みエンジニアとの通信・データ仕様調整
  • リファクタリング、品質改善、Gitを用いたチーム開発

 

 

本人の経験・適性・志向や開発テーマに応じて、担当領域を広げていきます。

 

  • タブレットとクラウドをつなぐAPI・バックエンド開発
  • IoTデータ・製品・ユーザ情報を管理するデータベース設計
  • AWS／Azureを利用したクラウドサービス開発
  • 認証・権限、ログ・監視、障害解析
  • Web管理画面やデータの可視化
  • CI/CD等による開発プロセス改善

 

 

チームで進める開発

この仕事は、ソフトウェアだけで完結しません。

組込み、AI、インフラ、機械・製品開発など、異なる専門性を持つメンバーと相談しながら、

通信仕様やデータの扱い、製品への実装方法を検討します。

 

仕様がすべて決まっているテーマばかりではありません。

課題や仮説を共有し、試作・検証を重ねながら、実際に使える形へ近づけていきます。

 

 

この仕事の面白さ

  • 自ら開発したアプリから実際のIoTデバイスを動かす、アプリ×通信×組込み×センサー×モーターの製品開発を経験できます。

 

  • C#/.NET → API／バックエンド → DB → クラウド → IoTデータ → AI と技術領域を広げ、フルスタックなエンジニアを目指せます。

 

  • 社内にはAI開発チームがあり、AIによる分析結果を実際の製品・アプリへ戻すシステムまで携われることも特徴です。

 

  • 創業30年、海外売上比率65％の安定した事業基盤のもと、新しいIoT・デジタルサービス開発に挑戦できます。

 

 

使用技術・開発環境

技術スタック

  • プログラミング言語：C#、Python、C++
  • フレームワーク・ライブラリ：.NET Framework、ASP.NET、Entity Framework
  • データベース：SQLite、SQL Server、Azure SQL Database
  • ミドルウェア：Docker
  • クラウド：AWS、Microsoft Azure
  • サーバー・OS：Windows、Android
  • 開発方法：CI/CD
  • 開発ツール：Visual Studio、Git

 

 

AI活用状況

  • AI活用に関する社内勉強会・ギルドがある
  • エンジニア以外もAIで開発・制作を行う文化がある
  • AIツール導入の費用補助がある
  • AIツールを選択・導入できる

 

 

導入しているAI ツール

  • Cursor
  • Claude Code
  • Codex
  • ChatGPT
  • Claude

 

 

キャリア形成

一律のキャリアパスは設けていません。

一人ひとりの専門性や関心と、研究開発テーマを組み合わせてキャリアを形成していきます。

 

最初はアプリケーションとIoTデバイスの連携を理解し、既存アプリの改修や機能開発を担当します。

その後、プロジェクトの状況や本人の経験・志向に応じて、API・バックエンド、クラウド、データベース、データ分析やAIと製品をつなぐ開発に関わる機会があります。

 

将来的には、システム全体の設計や技術選定、新しいテーマの試作・検証などを担う道もあります。担当範囲や時期は、本人の経験と開発状況によって異なります。

 

入社から1年目

アプリケーション・IoTデバイス連携

  • C#/.NETによるタブレットアプリ開発
  • 既存アプリケーションの理解・改修
  • Bluetooth／Wi-Fiを利用したIoTデバイス通信
  • 組込みエンジニアとの通信仕様設計
  • UI・状態管理・ログ・例外処理
  • 製品開発プロセスの理解

 

 

2～3年目

アプリからクラウド・データへ

  • タブレット－クラウド間のAPI開発
  • バックエンド開発
  • IoTデータベース設計
  • AWS／Azureを利用したクラウド開発
  • 認証・ログ・監視
  • Web管理画面・データ可視化
  • 社内システムとのデータ連携

 

3年目以降
クラウド・データ・AIと製品をつなぐ

  • IoTデータ分析基盤
  • AIxチームとの共同開発
  • AI／機械学習結果のサービス実装
  • 推奨設定をタブレット・製品へ返すフィードバックシステム
  • 新規デジタルサービスの技術選定
  • システム全体のアーキテクチャ設計
  • 新テーマのPoC・製品化
  • 技術リード

 

 

研究開発部について

メンバー

18名（正社員・契約社員・派遣社員・業務委託）

 

工作機械、家電、通信機器、自動車、バリ取り等のメーカ出身者を中心に、

それぞれの専門性を組み合わせて、新たな製品開発を行っています。

 

  • 機械工学・加工技術系エンジニア　→　工具および工法開発・メカ設計
  • 材料開発エンジニア　→　研磨工具の材料からの差別化に向けた研究開発
  • ソフトウェアエンジニア　→IoT機器およびアプリケーションの開発、社内生成AI開発

 

 

研究開発部の特徴

 

  • ボトムアップ型の研究開発環境

自分の経験や関心を会社の方針とすり合わせ、開発テーマ設定、新規事業創出ができます。

まだプロジェクト化されていないものでも、

気になる領域の最新機器や工具など学びになるものに対して予算が出ることがあり、

これを作ってみたいというものを自分でプロジェクト化するなど、ゼロからの研究開発も可能です。

 

 

  • 安定した経営基盤をベースにしたスタートアップ型の研究開発

新しい技術やアイディアに挑戦し、スリムな組織形態で機動力が高いことを活かして迅速に事業化を目指す

スタートアップ企業のような特性がある一方で、創業から約30年成長を続けている安定した経営基盤もあります。

 

 

  • エンドユーザとの距離が近い研究開発環境

エンドユーザとの関係が良好で、アイディア創出や製品開発の中で必要があれば、

ユーザの声を直接聞き、テーマに反映することもできます。

今後どんな新しいニーズが生れるか、自分たちが開発した製品がどのような価値を提供しているのかも感じられる環境です。

 

 

働き方

出社・在宅勤務のハイブリッドワークが基本です。

 

自社開発のため、厳しい納期に追われることはなく、仕事や出張のスケジュールも、ある程度自分でコントロールできます。

在宅勤務も可能で、その日の業務によって、出社・在宅勤務と働く場所を選ぶことができます。

 

育児短時間勤務制度（最長12年）、産休・育休制度（男女とも取得率100％）を含め、

長く就業いただける環境整備は現在進行形で行っています。