Offshore×Trade-Onオフショア×トレードオン開発

Trade-On Development品質も価格も両立の「トレードオン」

当社は、清水建設、富士フイルム、リコーなど大手との取引実績を重ね、札幌を拠点に全国で多様な開発を行ってきました。35年以上の実績と品質管理ノウハウを強みに、現在はフィリピン（マニラ・セブ）にも開発拠点を展開。70名超のエンジニアが在籍し、日本企業約20社と継続取引中です。
日本人エンジニアが窓口を担当し、開発系AIを活用したテスト・デバッグで、オフショアでも高品質・短納期かつ低コストを実現。“品質 × 価格”を両立した「トレードオン開発」を用いて、単なる並走にとどまらず、共に成長するパートナーを目指しています。

日本のIT人材不足を解決する
戦略的パートナーシップ

日本のIT人材危機

※出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査（みずほ情報総研）」予測

日本のIT業界は人材不足という深刻な課題に直面しています。
経済産業省の試算では、2030年には最大で「約79万人」のIT人材が不足するとされており（※）、その影響は各企業のDXの停滞や国際競争力の低下にまで及ぶと警告されています。
背景には、少子高齢化による労働力減少、IT人材の育成が追いついていない、都市部への人材偏在などの要因があります。特に中小企業ではIT人材の確保が困難となっており、グローバルな人材活用が選択肢として注目されています。

フィリピンIT産業の急成長と魅力

IT教育に積極投資しており約3万人以上の学生がIT関連の学位を取得。

※出典：Statista / DNS Africa

IT市場の年平均成長率（CAGR）は「12%以上」。アジア諸国でもトップクラスの成長スピード。

※出典：Mordor Intelligence

長年多国籍企業との開発実績を積み上げてきた「IT-BPM」大国。高い英語力を備えたエンジニアが多数在籍し、グローバル協業においても優位性を持つ。

※IT-BPM（Business Process Management）

当社は、日本国内のIT人材不足という社会課題に対応すべく、フィリピンをオフショア開発の中核拠点として選定しました。その理由は、同国が持つ以下の成長性・人材力・ビジネス親和性にあります。

フィリピンは高い成長性と安定した人材供給、優れたビジネス親和性を兼ね備えた、日本企業にとって理想的な開発パートナーです。当社はこの地を拠点とし「コスト」と「品質」を両立させた「トレードオン開発」を実現しています。

MERIT トレードオンオフショア開発のメリット

MERIT01 「平均25歳」の海外から
豊富な未来の開発力を

英語が公用語のフィリピンは平均年齢25歳と若く、柔軟な思考と高い学習意欲を備えた人材が豊富です。AIやクラウドなどの先端技術にも親和性が高く、当社の開発系AI活用とも高い相性を発揮。日本より人件費も抑えられ、コストパフォーマンスと将来性を兼ね備えた開発拠点として注目されています。

MERIT02 AIで「効率化」
品質は「日本式」

日本式の品質管理手法に基づき、WBS・レビュー体制・テスト設計に至るまでプロセスを体系的に構築。ソースレビューや不具合分析の運用も徹底し、品質に対するアプローチで信頼性を担保しています。加えて、GitHub Copilot、Cursor、DeepCodeなどの開発支援AIツールを実戦投入。要件定義から設計・実装・ユニットテスト・脆弱性スキャンまでを組み込み、生産性と品質の両立を実現しています。

MERIT03 コスト重視の「ラボ型」運用
成果重視の「受託」開発

開発目的やプロジェクト体制に応じて、「ラボ型」と「受託型」の2つの開発スタイルを用意しています。「ラボ型」は、長期的なプロジェクトや柔軟なチーム拡張が求められる場合に最適で、進行状況や予算に応じて人員体制を柔軟に調整できます。一方、「受託型」は成果物ベースでの契約形態で、スキルテストや面談を通じて選抜されたエンジニアをアサイン。品質・納期・成果に責任を持つ体制で、確実なアウトプットを約束します。

CASE STUDY 活動事例紹介

研究

コードレビュー自動化

例：ReviewGPT、DeepCode、Codacy

AIがプルリクエストを自動チェックし、バグやスタイルの指摘を提示。レビュー時間を短縮し、品質の平準化と漏れ防止に貢献します。
研究

テストケース自動生成

例：Diffblue Cover、Testim

既存コードからユニットテストやUIテストを自動生成。テスト作成時間を大幅に短縮し、カバレッジ向上にも貢献します。
研究

自然言語からコード生成

例：Amazon CodeWhisperer、Tabnine

プロンプト（自然言語の指示）から関数やコードブロックを自動生成。開発初期のたたき台作成や、定型作業の効率化に貢献します。
研究

デバッグ支援AI

例：Snyk Code、Kite

コードのセキュリティ脆弱性やバグの可能性をリアルタイムに検出。不具合の早期発見により、修正コストの削減に貢献します。
事例

開発支援AI

例：GitHub Copilot

自然言語やコードの文脈をもとに、最適なコードをリアルタイムで提案するAI開発支援ツール。コーディングのスピードと精度を高め、開発者の生産性と集中力の向上に貢献します。