その谷を、
埋めます。

We Fill
That Gap.

本来なら大手のSEチームと組んで作るべき設計を、小規模・短期で成立させます。

安いから雑、ではありません。理由があります。
Toysmithは自社でSaaSを5本立ち上げており、そこで作った設計と基盤を、そのまま案件に持ち込んでいます。計算ロジックや権限設計、印刷まわりの実装は、毎回ゼロから書いていません。だから小さく速いのに、設計が崩れないんです。

We deliver the architecture you'd normally need a large SI team for — at small scale, in a short timeframe.

Not cheap-and-rough. There's a reason.
We've launched five SaaS products of our own, and we bring that design and those foundations straight into client work. Calculation logic, permission models, print output — we don't write them from scratch every time. That's why it stays small and fast without the architecture falling apart.

欲しい形を、そのまま

Exactly What You Want

既製のパッケージやSaaSに業務を合わせるのではなく、「こうしたい」をそのまま形にします。使わない機能にお金を払う必要も、業務のほうを曲げる必要もありません。

Instead of bending your work to fit a package, we build the thing you actually described. No paying for features you never use, no reshaping the job around the tool.

設計から引きます

We Start at the Architecture

「何を作るか」が決まっていない段階から入ります。要件が固まっていないことは、依頼を断る理由になりません。

We come in before the spec exists. An unfinished requirement is not a reason for us to decline.

2年後に作り直さない

Built Not to Be Rebuilt

その場で動くものではなく、業務が変わっても直せる形で作ります。

Not something that merely runs today — something you can change when the business changes.

自社でSaaSを
5本。

Five SaaS Products.
All Ours.

受託案件の実績ではなく、自社で企画から運用まで手がけたプロダクトです。設計の判断をすべて自分たちで引いているので、そのまま設計力の証明になります。

Not client project credits — products we planned, built, and operate ourselves. Every architectural decision is ours, which makes them direct evidence of what we can design.

アーカイブはいらない。会話はナマモノだ。

No Archives. Conversation is Live.

過去の記録ではなく「今この瞬間」の熱量を語る、立場表明型のSNS。承認欲求とAIによるノイズを削ぎ落として、トピックそのものと向き合う対話空間をつくりました。

A stance-based SNS built around present-moment intensity rather than archived history. We stripped out social validation and AI noise to leave a space where the topic itself is the point.

日程調整の往復を、なくす。

No More Scheduling Ping-Pong.

「候補日を出す → 返事を待つ → もう埋まっていた」をなくす日程調整サービス。全員一致・予約受付・出欠確認・予定出しという性質のちがう4つの調整を1つのツールにまとめ、使い分けのために別のサービスを契約しなくて済む形にしました。

A scheduling service that removes the "here are some times / let me check / that one's gone now" loop. Four different kinds of coordination — consensus, bookings, attendance, and proposals — in one tool, so you don't subscribe to three.

受注から発送まで、ひとつの流れに。

From Order to Shipment, One Flow.

デジタル無線機レンタル事業の、受発注・在庫・発送を回す業務システム。決済（Square）、配送伝票（ヤマトB2）、帳票PDF、QRコードでの機材管理までを1本に繋ぎ、手作業で受け渡していた工程をなくしました。

The operational backbone for a digital radio rental business — orders, inventory, and shipping. Payments (Square), shipping labels (Yamato B2), PDF documents, and QR-based equipment tracking all connect into one flow, removing the hand-offs that used to be manual.

現場の進行表を、紙とスマホと会場に同時に。

One Run Sheet — On Paper, On Phones, On Screens.

イベントの動静表（進行スケジュール）をWeb上で複数人が同時編集し、そのままA3縦の紙・現場のスマホ・会場サイネージへ出力するシステム。複数の会社が同じ案件に入る前提で、会社をまたいだ権限とデータの見え方を設計しています。

A run-sheet system for events: multiple people edit the schedule together on the web, and it outputs straight to A3 print, on-site phones, and venue signage. Built for projects where several companies work side by side, with permissions and visibility designed across company boundaries.

見積を、プロダクトにする。

Turning Quotes Into a Product.

イベントテクニカル業界向けの、見積作成と案件管理のプラットフォーム。計算エンジンと型定義を独立したパッケージとして切り出し、社内向けアプリと販売用SaaSの両方から同じ核を使う構成にしています。

A quoting and project-management platform for the event technical industry. The calculation engine and type definitions are split out as a standalone package, shared by both an internal application and a multi-tenant SaaS.

AIが働ける状態に、
社内を整える。

Make the Company
Legible to AI.

AIが使えるかどうかは、AIの性能では決まりません。
AIが読める場所に、正しい形で情報があるかどうかで決まります。

同じ数字がスプレッドシートとチャットとメールに散らばっていれば、AIは毎回ちがう答えを返します。だから私たちは、まず「どれが正しいのか」を1つに決めるところから入ります。

Whether AI works for you is not decided by the model.
It is decided by whether your information sits somewhere AI can read, in a shape it can use.

When the same number lives in a spreadsheet, a chat thread, and an inbox, AI gives you a different answer every time. So we start by deciding which one is true.

グループ会社の業務では、案件ルールや作業履歴が Google Drive のファイルとデータベースに二重に存在し、どちらが正しいのか分からない状態でした。AIに聞くたびに答えが変わる原因はそこにありました。

Firestore を唯一の正に決め、管理画面・対話型AI・Slack・メール巡回のすべてが同じデータベースを読む形に統合。ファイルでの二重管理を廃止しました。

In our group's own operations, project rules and work history existed twice — once in Google Drive files, once in a database — and nobody could say which was right. That was why AI kept changing its answer.

We made Firestore the single source of truth, and pointed everything at it: the admin UI, the conversational AI, Slack, and the mail patrol. The duplicate files are gone.

AIは忘れるし、
あなたを超えない。

AI Forgets.
And Never Exceeds You.

昨日教えたことを、今日は全部忘れています。極めて優秀なのに、記憶がゼロ。だからAIには、渡すための「設計」が要ります。

そして、自分ができることを任せるのは速い。できないことを丸投げすると破綻します。「AIでHPを作って」では止まり、「FTPの転送設定を教えて」なら進む。差は、業務を知っているかどうかだけです。

Everything you taught it yesterday is gone today. Brilliant, with zero memory — which is why AI needs architecture handed to it.

And handing AI what you already know how to do is fast; handing over what you don't breaks. "AI, build me a website" stalls. "Show me the FTP settings" ships. The difference is knowing the work.

AIは忘れる。AIは使う人を超えない。
つまり、AIをどれだけ使っても「設計できる人間」の代わりにはならないということです。

AI forgets. AI never exceeds the person using it.
However much you use it, it will not replace someone who can design.

Toysmithがやっているのは、そこです。
何を作るかを決め、どう壊れないようにするかを決め、そのうえでAIを組み込んで作る。
自社プロダクト5本で、全部その順番でやってきました。

That's the part we do.
Decide what to build, decide how to keep it from breaking, then build it with AI designed in.
All five of our own products were built in exactly that order.

システム開発

System Development

エクセルと手作業で回している業務を、そのまま置き換えられます。要件が固まっていない段階からご相談ください。権限設計・帳票出力・外部サービス連携まで含めて引き受けます。

A direct replacement for the work you run on spreadsheets and hand-offs. Bring it to us before the spec exists — permissions, printed documents, and third-party integrations included.

AIでの社内環境整備

AI Infrastructure

AIが使えるかどうかは、AIの性能ではなく、情報がAIの読める場所に正しい形であるかで決まります。正を1つに決め、見せる範囲を設計し、業務ルールをAIが読める形にするところまでを引き受けます。

Whether AI works for you is decided by your information, not the model. One source of truth, a decided boundary for what AI may read, and your working rules written where AI can load them.