# Preferred Inc. (株式会社プリファード) > Tokyo-based IT company. System development, generative AI design and build, web production, > and AI search optimization (AIO / LLMO) on microCMS. Also runs a café and a real estate business. > Founded 2022. ISO/IEC 27001 certified. Official microCMS partner. ## Company - Official name: 株式会社プリファード (Preferred Inc.) - Founded: November 25, 2022 - CEO: Yoshihisa Kaino (改野由尚) - Location: Dai-ichi Fujikawa Building 604, 4-23 Yotsuya, Shinjuku-ku, Tokyo 160-0004, Japan - Website: https://www.pref.co.jp - Positioning: Systems people actually use — same team from design through operations - Brand vision mark: IT × ∞ - ISMS: ISO/IEC 27001 certified - Partnership: Official microCMS partner ## Core areas (what most clients hire us for) ### Business systems & generative AI New builds and replacements of business apps, LINE mini apps, and internal tools. Generative AI where it pays off, starting small. Typical requests: Rebuilding systems people abandoned for spreadsheets; Booking, ordering, and membership apps; AI chat over internal knowledge. Services: [System Development](https://www.pref.co.jp/service/system-development) / [Generative AI](https://www.pref.co.jp/service/generative-ai) / [Agentic Web (NLWeb)](https://www.pref.co.jp/service/agentic-web) ### Web, EC & content foundation Corporate sites, landing pages, and EC, plus content structures that stay updated (microCMS) and get cited by AI search. Typical requests: Rebuilding sites where updates have stalled; Moving off WordPress to microCMS; Content structure that shows up in AI answers. Services: [Web & E-Commerce](https://www.pref.co.jp/service/web-development) / [microCMS Setup & Ops (AIO / RAG)](https://www.pref.co.jp/service/microcms) / [AI Search Optimization (LLMO / GEO)](https://www.pref.co.jp/service/llmo) ### IT & AI adoption support For companies without an in-house IT owner: prioritization, tool selection, and post-launch operations. ISMS and code audits start here too. Typical requests: Sorting priorities and a first step; Driving AI adoption internally (AX); ISMS certification and audits of outsourced code. Services: [DX Consulting](https://www.pref.co.jp/service/dx-consulting) / [AX Compass](https://www.pref.co.jp/service/ax-compass) / [ISMS Support](https://www.pref.co.jp/service/isms-support) ## Case studies Projects with the client's challenge, our scope, and the stack described. Full list: [Work](https://www.pref.co.jp/work) - [Booking, learning, and homework inside LINE, with less manual work for the operator](https://www.pref.co.jp/work/clack-jobtransit) - Challenge: A free career-support program for mothers, where LINE is the main touchpoint. Interview scheduling, learning content, homework collection, and participant tracking were spread across separate tools and manual work, so operating load grew with every new participant. - Scope: Requirements, design, implementation, and operations end to end. Built as a LINE mini app (LIFF): booking, learning content, homework, and assessments for participants, plus an admin console for participant and interview management. - Stack: Next.js, React, TypeScript, LINE LIFF, Messaging API, Google Calendar API, PostgreSQL, Google Cloud Run - [Students pre-order and pay on their phones, easing cafeteria queues and cash handling](https://www.pref.co.jp/work/matsumoto-gakuen) - Challenge: Orders pile up in a short lunch break, and the counter gets stuck taking orders and handling cash. Students waited a long time, and the cafeteria could not see demand ahead of the day. - Scope: Design through implementation and operations. Student-facing pre-order, payment, and pickup screens, a kitchen queue for cafeteria staff, and an admin console for menus, sales, and inventory, built multi-tenant so several schools can share it. - Stack: Next.js, TypeScript, PostgreSQL, Google Cloud Run, PayPay, クレジットカード決済 - [Built the umbrella-sharing service from scratch in its early phase](https://www.pref.co.jp/work/ikasa-app) - Scope: Built the early version of the umbrella-sharing service from scratch: a user app on LINE, integration with rental-spot hardware, and a backend including payments. - Stack: LINE API, Firebase, 決済サービス連携 - [Our own café: booking, mobile ordering, and back-office tools we built and use ourselves](https://www.pref.co.jp/work/slowrush) - Challenge: Our own café in Kamakura, run by a small team. Class bookings, order rushes at the counter, and back-office work such as purchasing, attendance, and sales reconciliation all landed directly on the owner and staff. - Scope: Beyond the brand site: class booking with online payment, a single ordering platform combining in-store POS, mobile ordering, and a kitchen display, and back-office automation such as purchasing alerts, attendance checks, and POS-to-accounting reconciliation, all designed, built, and operated in-house. - Stack: Next.js, microCMS, Stripe, 自社注文基盤（POS・モバイルオーダー・KDS） ## Services ### Build Business systems, web, and generative AI — right-sized. - [System Development](https://www.pref.co.jp/service/system-development) - [Web & E-Commerce](https://www.pref.co.jp/service/web-development) - [Generative AI](https://www.pref.co.jp/service/generative-ai) - [Agentic Web (NLWeb)](https://www.pref.co.jp/service/agentic-web) ### AI Search & Content Content structure people can update — and AI search can cite. - [AI Search Optimization (LLMO / GEO)](https://www.pref.co.jp/service/llmo) - [microCMS Setup & Ops (AIO / RAG)](https://www.pref.co.jp/service/microcms) - [Kirico — Content Quality](https://www.pref.co.jp/service/kirico) ### Consulting & Marketing Problem framing, ISMS, audits — plus ads & SEO. - [AX Compass](https://www.pref.co.jp/service/ax-compass) - [DX Consulting](https://www.pref.co.jp/service/dx-consulting) - [Marketing Support](https://www.pref.co.jp/service/marketing) - [ISMS Support](https://www.pref.co.jp/service/isms-support) - [Business Assessment](https://www.pref.co.jp/service/business-assessment) - [Vibe Coding Audit](https://www.pref.co.jp/service/vibe-coding) ### Training Training for AI-assisted build. Up to 75% off with subsidies. - [Subsidized Training](https://www.pref.co.jp/service/subsidized-training) - [AI-Driven Dev Training](https://www.pref.co.jp/service/ai-driven) - [JAMStack Training](https://www.pref.co.jp/service/jamstack-training) - [e-Learning](https://www.pref.co.jp/service/e-learning) ## microCMS × AI search (AIO / LLMO) Preferred Inc. is an official microCMS partner. We design how content is stored so that facts can be extracted on their own, and automate what happens on publish. - [microCMS × AIO/LLMO content operations](https://www.pref.co.jp/service/microcms): Overview of the offering. - [AIO-Ready Schema Design](https://www.pref.co.jp/service/microcms/schema-design): Stop storing everything as one rich-text blob. Model definitions, FAQs, and comparisons as first-class fields AI search can cite. - [Automatic Structured Data (JSON-LD)](https://www.pref.co.jp/service/microcms/structured-data): Publish an article and JSON-LD is attached automatically — built from the same fields as the page itself, so the two never drift. - [Content Operations via MCP Server](https://www.pref.co.jp/service/microcms/mcp): Connect microCMS's MCP server to an AI assistant so audits, bulk updates, and inventory work happen conversationally. - [AI Search Optimization (LLMO / GEO)](https://www.pref.co.jp/service/llmo): Content structure for AI search. - [microCMS × RAG](https://www.pref.co.jp/service/rag): Turning CMS content into an internal answer source. - [Kirico — AI content quality](https://www.pref.co.jp/service/kirico): Automated pre-publish quality checks. ## Knowledge Articles are written in Japanese. Index: [Knowledge hub](https://www.pref.co.jp/knowledge) / [All articles](https://www.pref.co.jp/knowledge/all) ### microCMS × AI Search (AIO / LLMO) How to structure content for AI search — from CMS schema to team design. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/microcms-aio) - [なぜ自社だけAI検索に出てこないのか——引用されないサイトに共通する5つの構造](https://www.pref.co.jp/knowledge/ai-search-citation-gap): 検索順位は悪くないのに、ChatGPTやPerplexityでは競合ばかり出てくる。AI検索に引用されないサイトに共通する5つの構造的な原因と、どこから手を付けるべきかを整理する。 - [AI検索を見据えてCMSを選ぶとき、発注側が確認すべき8項目](https://www.pref.co.jp/knowledge/aio-ready-cms-checklist): CMS選定に「AI検索に載る情報の持ち方ができるか」という軸が加わった。専門知識がなくてもベンダーにそのまま聞ける、発注側のための確認8項目を整理する。 - [microCMS × AI検索対策、どこまでやるといくらか——スコープの切り方](https://www.pref.co.jp/knowledge/microcms-aio-cost-and-scope): 同じ「AI検索対策」でも、見積もりは月10万円から数百万円まで幅がある。作業を4つの層に分けて、自社がどこまで必要なのかを判断し、見積もりを比較できるようにするための整理。 - [構造化データ（JSON-LD）を、発注する側が理解しておく最低限](https://www.pref.co.jp/knowledge/structured-data-for-decision-makers): 見積書に一行だけ入っている「構造化データ対応」。実装は制作側の仕事でよいが、発注側が押さえておくと会話が噛み合う3つの確認点と、よくある誤解を整理する。 - [LLMOの成果は何で測るのか——AI検索の「引用」を追う現実的な方法](https://www.pref.co.jp/knowledge/llmo-kpi-measurement): SEOの検索順位にあたる指標がLLMOにはない。それでも継続的に追える4つの指標と、社内で予算を通すための報告の組み立て方を、測れないことも含めて正直に整理する。 - [llms.txt とは何か。入れるべきか、様子を見るべきか](https://www.pref.co.jp/knowledge/llms-txt-guide): AI検索対策の提案書でよく見る llms.txt。公式仕様ではないこのファイルは何をするもので、効果は保証されているのか。入れる場合の注意点と、判断の目安を正直に整理する。 - [AI検索を前提にすると、コンテンツ運用の体制はどう変わるか](https://www.pref.co.jp/knowledge/content-ops-org-design): CMSを刷新して自動化も入れたのに運用が回らない。原因は技術ではなく分担にある。AI検索を前提にしたとき持ち主を決めておきたい4つの領域と、小さい組織での現実的な分け方を整理する。 - [microCMSをAI時代のコンテンツ基盤にするための3つのアーキテクチャ](https://www.pref.co.jp/knowledge/microcms-ai-content-ops): microCMSをAI時代のコンテンツ基盤として活用するための3つのアーキテクチャ。AI生成・品質チェック自動化・RAG検索の具体的な設計パターンを解説する。 - [LLMOとは何か。SEOの次に来る「AI検索最適化」を今から始める理由](https://www.pref.co.jp/knowledge/what-is-llmo): ChatGPTやPerplexityで検索しても自社が出てこない。そんな課題に対応するLLMO（AI検索最適化）の基本概念と、今すぐ実践できる5つの施策を解説する。 - [コンテンツの「品質チェック」を手作業でやり続けるのは限界だ](https://www.pref.co.jp/knowledge/kirico-content-quality): コンテンツの品質チェックを人手でやり続けることの限界と、AIによる自動化が解決できる3つの問題。microCMS連携のAIチェックエンジン「Kirico」の活用事例を交えて解説。 ### AI Adoption & Agents How to scope and ship generative AI, RAG, and chatbots into real work. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/ai) - [中小企業のための生成AI導入ガイド｜失敗しない進め方](https://www.pref.co.jp/knowledge/generative-ai-adoption-guide): 生成AIを業務に取り入れたいけれど、何から手をつければいいかわからない。そんな中小企業の経営者・担当者に向けて、導入の考え方から具体的なステップまでを整理しました。 - [RAGシステムとは？仕組み・活用事例・導入ステップをわかりやすく解説](https://www.pref.co.jp/knowledge/what-is-rag): 社内ナレッジの検索や問い合わせ対応を劇的に改善するRAG（Retrieval-Augmented Generation）。その仕組みから導入の流れ、注意すべきポイントまで、技術者でなくても理解できるよう解説します。 - [AIチャットボットの導入判断から運用定着まで｜実際の現場から考える](https://www.pref.co.jp/knowledge/ai-chatbot-customer-support): 毎日同じ質問に答え続けるサポート業務。導入判断の基準から、実際に成果を出すための運用のコツまで、案件の実態を交えてまとめました。 - [コンテンツの「品質チェック」を手作業でやり続けるのは限界だ](https://www.pref.co.jp/knowledge/kirico-content-quality): コンテンツの品質チェックを人手でやり続けることの限界と、AIによる自動化が解決できる3つの問題。microCMS連携のAIチェックエンジン「Kirico」の活用事例を交えて解説。 - [microCMSをAI時代のコンテンツ基盤にするための3つのアーキテクチャ](https://www.pref.co.jp/knowledge/microcms-ai-content-ops): microCMSをAI時代のコンテンツ基盤として活用するための3つのアーキテクチャ。AI生成・品質チェック自動化・RAG検索の具体的な設計パターンを解説する。 ### Web Production Accessibility, design systems, and LP work for sites that stay maintainable. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/web) - [Webアクセシビリティ対応は「思いやり」ではなく「品質」の問題だ](https://www.pref.co.jp/knowledge/web-accessibility-basics): 2024年の障害者差別解消法改正を機に注目されるWebアクセシビリティ。特別な対応ではなく、当たり前の品質基準として取り組むための第一歩をまとめた。 - [デザインシステムは「作る」より「運用する」ほうが10倍難しい](https://www.pref.co.jp/knowledge/design-system-introduction): UIの統一や開発効率化を目的にデザインシステムを導入する企業が増えているが、作って満足してしまい形骸化するケースが後を絶たない。失敗しないための運用設計の勘所。 - [UI/UXデザインへの投資対効果（ROI）をどう説明するか](https://www.pref.co.jp/knowledge/ui-ux-design-roi): 「デザインを良くして、いくら儲かるの？」。経営陣からのこの問いに答えられず、デザイン予算を削られる現場は多い。UI/UXの価値をビジネスの数字に変換する考え方。 - [LPのCVRが上がらないときに見直すべきポイント](https://www.pref.co.jp/knowledge/lp-cvr-improvement): 広告費を増やす前に、LPそのものに手を入れる。ファーストビュー、フォーム設計、ABテストの進め方まで、実際の改善事例を交えてまとめました。 - [Webサイトリニューアルで失敗しないための進め方——「作り直す」前にやるべきこと](https://www.pref.co.jp/knowledge/site-renewal-guide): デザインを新しくするだけのWebサイトリニューアルは、半年後にまた同じ悩みを生む。目的設定・現状分析・情報設計・安全な移行・公開後の改善という、成果につなげるための進め方を解説する。 ### Headless CMS & JAMStack Migration and operations know-how for microCMS, headless CMS, and post-WordPress. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/cms) - [microCMSでJamstackサイトを構築する5つのメリットと導入手順](https://www.pref.co.jp/knowledge/microcms-jamstack-guide): ヘッドレスCMS「microCMS」とNext.jsを組み合わせたJamstackサイト構築の利点を、実際のプロジェクト経験をもとに解説。表示速度・セキュリティ・運用面での具体的な効果をお伝えします。 - [ヘッドレスCMS比較2026：microCMS・WordPress・Contentful、どれを選ぶ？](https://www.pref.co.jp/knowledge/headless-cms-comparison-2026): 国内外の主要ヘッドレスCMSを機能・コスト・運用のしやすさで比較。プロジェクトの規模や目的に応じた選び方の指針を、制作会社の視点でまとめました。 - [WordPressからJAMStackへ移行した企業が「やってよかった」と言う理由](https://www.pref.co.jp/knowledge/wordpress-to-jamstack-migration): WordPressからJAMStack（microCMS × Next.js）に移行した企業が「やってよかった」と言う4つの理由と、移行の現実的な課題を正直に解説する。 - [脱WordPress研修が「実質10万円」で受けられる理由——人材開発支援助成金の活用法](https://www.pref.co.jp/knowledge/jamstack-training-subsidy): 最大75%の助成金を活用すれば、40万円のJAMStack研修が実質10万円で受けられる。人材開発支援助成金の仕組みと、脱WordPress研修への活用方法を解説する。 - [microCMSをAI時代のコンテンツ基盤にするための3つのアーキテクチャ](https://www.pref.co.jp/knowledge/microcms-ai-content-ops): microCMSをAI時代のコンテンツ基盤として活用するための3つのアーキテクチャ。AI生成・品質チェック自動化・RAG検索の具体的な設計パターンを解説する。 - [AI検索を見据えてCMSを選ぶとき、発注側が確認すべき8項目](https://www.pref.co.jp/knowledge/aio-ready-cms-checklist): CMS選定に「AI検索に載る情報の持ち方ができるか」という軸が加わった。専門知識がなくてもベンダーにそのまま聞ける、発注側のための確認8項目を整理する。 - [AI検索を前提にすると、コンテンツ運用の体制はどう変わるか](https://www.pref.co.jp/knowledge/content-ops-org-design): CMSを刷新して自動化も入れたのに運用が回らない。原因は技術ではなく分担にある。AI検索を前提にしたとき持ち主を決めておきたい4つの領域と、小さい組織での現実的な分け方を整理する。 ### SEO & AI Search (LLMO/GEO) How to structure content for classic search and AI search. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/seo) - [SEO対策の基本と2026年の最新トレンド｜押さえるべき7つのポイント](https://www.pref.co.jp/knowledge/seo-trends-2026): 「SEOはもう終わった」という声も聞くが、実際にはそうではない。変わったのは地形で、歩き方を変えればまだ通用する。2026年の現場で実際に効いている7つのポイントを、率直にまとめました。 - [GEO（生成AI検索最適化）とは？SEOとの違いと実践ガイド](https://www.pref.co.jp/knowledge/what-is-geo): Google AI OverviewやChatGPT検索の普及で、従来のSEOだけでは検索流入を維持できない時代に。GEOの基本概念から具体的な対策手法まで、実務担当者向けにわかりやすく解説します。 - [LLMOとは何か。SEOの次に来る「AI検索最適化」を今から始める理由](https://www.pref.co.jp/knowledge/what-is-llmo): ChatGPTやPerplexityで検索しても自社が出てこない。そんな課題に対応するLLMO（AI検索最適化）の基本概念と、今すぐ実践できる5つの施策を解説する。 - [BtoBコンテンツマーケティングで「読まれない記事」を量産しないために](https://www.pref.co.jp/knowledge/b2b-content-marketing-strategy): オウンドメディアを立ち上げたものの、PVも伸びずリードも獲得できない。BtoB企業が陥りがちなコンテンツ制作の罠と、本当に読者の課題に刺さる記事の作り方。 - [オウンドメディアを「続けられる資産」にする——BtoBコンテンツ戦略の設計図](https://www.pref.co.jp/knowledge/owned-media-strategy): 「ブログを始めたが3ヶ月で止まった」——BtoBオウンドメディアが挫折する原因は、目的と運用体制の欠如にある。KGI/KPI設計、編集計画、E-E-A-T、続く体制、SEOとAI検索の両立までを解説する。 - [なぜ自社だけAI検索に出てこないのか——引用されないサイトに共通する5つの構造](https://www.pref.co.jp/knowledge/ai-search-citation-gap): 検索順位は悪くないのに、ChatGPTやPerplexityでは競合ばかり出てくる。AI検索に引用されないサイトに共通する5つの構造的な原因と、どこから手を付けるべきかを整理する。 - [llms.txt とは何か。入れるべきか、様子を見るべきか](https://www.pref.co.jp/knowledge/llms-txt-guide): AI検索対策の提案書でよく見る llms.txt。公式仕様ではないこのファイルは何をするもので、効果は保証されているのか。入れる場合の注意点と、判断の目安を正直に整理する。 - [LLMOの成果は何で測るのか——AI検索の「引用」を追う現実的な方法](https://www.pref.co.jp/knowledge/llmo-kpi-measurement): SEOの検索順位にあたる指標がLLMOにはない。それでも継続的に追える4つの指標と、社内で予算を通すための報告の組み立て方を、測れないことも含めて正直に整理する。 - [構造化データ（JSON-LD）を、発注する側が理解しておく最低限](https://www.pref.co.jp/knowledge/structured-data-for-decision-makers): 見積書に一行だけ入っている「構造化データ対応」。実装は制作側の仕事でよいが、発注側が押さえておくと会話が噛み合う3つの確認点と、よくある誤解を整理する。 ### Performance & Core Web Vitals From image optimization to front-end tuning for real-world speed. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/performance) - [表示速度改善は「画像の圧縮」だけでは終わらない：Core Web Vitalsの現実](https://www.pref.co.jp/knowledge/web-performance-core-web-vitals): 「サイトが重いから画像を軽くしよう」。それは正しいが、それだけではGoogleのCore Web Vitals指標は改善しない。LCP、INP、CLSの3つの指標が本当に意味するものと、技術的なアプローチ。 - [Web画像の最適化が、表示速度とSEOを同時に底上げする理由](https://www.pref.co.jp/knowledge/image-optimization-guide): サイトが重い原因の大半は巨大な画像にある。WebP/AVIFなど次世代フォーマット、srcsetによるレスポンシブ画像、遅延読み込み、CDN配信まで——表示速度とLCP、そしてSEOを同時に底上げする画像最適化の勘所をまとめた。 - [フロントエンド高速化の実践：計測なき最適化は、ただの当てずっぽうだ](https://www.pref.co.jp/knowledge/frontend-performance-tuning): 体感の遅さと実際のボトルネックは一致しない。JS/CSSの削減、コード分割、レンダリングブロックの解消、フォント最適化まで、計測から改善のループを回すフロントエンド高速化の実践をまとめた。 - [INPという新指標：Core Web Vitalsで「操作の速さ」が問われる時代へ](https://www.pref.co.jp/knowledge/core-web-vitals-inp): FIDに代わりCore Web Vitalsの応答性指標となったINP。何を測るのか、ロングタスクの分割による対策、そしてラボ計測では見えない実測(RUM)の重要性まで、操作の速さが問われる時代の勘所を解説する。 - [CDNとキャッシュ設計：Webの速さは「作り方」より「配り方」で決まる](https://www.pref.co.jp/knowledge/cdn-and-caching): JSや画像を削る前に、配信を見直すだけで速くなることは多い。CDNとキャッシュ（Cache-Control）の設計、動的サイトでの活かし方まで、体感速度を上げる「配り方」の基本を解説する。 ### DX & Operations A right-sized path to DX that starts with making work visible. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/dx) - [DX推進の第一歩：業務可視化から始める改善プロセス](https://www.pref.co.jp/knowledge/dx-first-step): DX推進の号令はかかるのに、何をすればいいかわからない。その迷路を打破するのが、楽しいツールではなく「業務の見える化」だ。実際の支援現場から考える進め方をまとめました。 - [レガシーシステム刷新の「ビッグバン・リリース」はなぜ失敗するのか](https://www.pref.co.jp/knowledge/legacy-system-migration-strategy): 老朽化した基幹システムを数年かけて一気にリプレイスする「ビッグバン・リリース」。その多くが炎上し、頓挫する理由と、リスクを抑える段階的移行（ストラングラーパターン）の基本。 - [フルリモート組織のコミュニケーション不全をどう防ぐか](https://www.pref.co.jp/knowledge/remote-work-communication): 雑談が減り、業務連絡だけの冷たい関係になりがちなリモートワーク。ツールに頼るだけでなく、意図的に「余白」をデザインするための具体的な施策とマネジメントの心得。 - [BtoBマーケティングオートメーション導入の失敗パターンと回避策](https://www.pref.co.jp/knowledge/b2b-marketing-automation): MAツールを入れたのに「ただの一斉メール配信ツール」になっている。そんなBtoB企業が陥りがちな3つの失敗パターンと、導入前に整えるべきシナリオ設計の基本を解説する。 - [GA4への移行から1年。結局、私たちは何を見ればいいのか](https://www.pref.co.jp/knowledge/google-analytics-4-migration): UAからGA4への強制移行から時間が経ったが、いまだに「見方がわからない」という声は多い。複雑なGA4の画面で、実務担当者が最低限チェックすべき3つの指標を整理した。 ### Engineering The reality of estimation, contracts, tech debt, and agile in the field. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/engineering) - [アジャイル開発の理想と現実：なぜ「ただの計画なき開発」に陥るのか](https://www.pref.co.jp/knowledge/agile-development-reality): 「アジャイルでやります」と言いながら、実態は仕様変更の言い訳に使われているだけのプロジェクトは多い。受託開発におけるアジャイルの現実と、破綻を防ぐための防波堤について。 - [技術的負債との付き合い方：リファクタリングの稟議を通すには](https://www.pref.co.jp/knowledge/technical-debt-management): 「コードが汚くて開発スピードが落ちているが、経営陣がリファクタリングの時間をくれない」。エンジニア組織が抱える永遠の課題に対する、ビジネス視点からのアプローチ。 - [フリーランスエンジニアへの業務委託で失敗しないための契約とマネジメント](https://www.pref.co.jp/knowledge/freelance-engineer-contract-guide): 優秀なフリーランスエンジニアに依頼したはずが、期待した成果が出ずトラブルになる。準委任契約の性質を理解せず、社員と同じように扱ってしまう発注側の問題点と対策。 - [見積もりは「予言」ではない：不確実性と向き合うシステム開発の値付け](https://www.pref.co.jp/knowledge/project-estimation-guide): 見積もりが当たらないのは腕の問題ではなく、まだ分からないことを無理に数字にしているからだ。不確実性コーン、概算と確定の使い分け、根拠あるバッファ、そして発注側と握るべき前提について解説する。 - [テスト自動化はどこから始めるべきか：ピラミッドで考える費用対効果](https://www.pref.co.jp/knowledge/test-automation-basics): テスト自動化は「全部やろう」とした瞬間に破綻する。テストピラミッドを設計図に、単体・結合・E2Eの使い分けと、何を自動化し何を手動で残すかの線引きをまとめた。 ### Security & ISMS Zero trust, ISMS, and leak prevention to protect the business. [Topic hub](https://www.pref.co.jp/knowledge/topic/security) - [ゼロトラストセキュリティ入門：「社内なら安全」という幻想の終わり](https://www.pref.co.jp/knowledge/zero-trust-security-basics): リモートワークの普及とクラウドサービスの活用で、従来の「境界型セキュリティ」は限界を迎えた。すべてのアクセスを疑う「ゼロトラスト」の基本的な考え方と、最初の一歩を解説する。 - [ISMS認証を取ってわかったこと｜期間・コスト・取得後の実態](https://www.pref.co.jp/knowledge/isms-certification-guide): ISMS認証は取るべきか。取得までの期間・コスト・実際に起きた変化を、自社で認証を取得・運用している立場から率直に書きました。 - [中小企業の情報漏洩対策：狙われるのは「人」と「設定」だ](https://www.pref.co.jp/knowledge/information-leak-prevention): 情報漏洩の主因は高度な攻撃ではなく、人的ミスと設定不備だ。アクセス権の最小化、退職者対応、SaaSの共有設定、そして教育まで、中小企業が今日から着手できる対策を整理した。 - [SaaSを導入する前に：担当者が確認すべきセキュリティチェックリスト](https://www.pref.co.jp/knowledge/saas-security-checklist): SaaS導入は「社外に情報を預ける」決断でもある。アカウント権限、SSO・MFA、データの保管と暗号化、監査ログ、退会時の扱い、そしてシャドーITまで、担当者が契約前に確認したい観点を一覧にした。 - [フィッシングと不正アクセス：中小企業が「今日から」できる最初の一手](https://www.pref.co.jp/knowledge/phishing-account-takeover): 狙われるのは大企業だけではない。侵入経路の多くはフィッシングとパスワード使い回しという「人」の隙だ。MFA・パスワードマネージャー・報告窓口という、今日から無料で始められる一手を解説する。 ## Own businesses - Slow Rush Coffee — specialty coffee roaster and café in Kamakura - Preferred Estate — real estate - LC COFFEE — e-commerce collaboration ## Key pages - [About](https://www.pref.co.jp/about/company) - [Philosophy](https://www.pref.co.jp/about/philosophy) - [Services](https://www.pref.co.jp/service) - [Work](https://www.pref.co.jp/work) - [Pricing](https://www.pref.co.jp/pricing) - [FAQ](https://www.pref.co.jp/faq) - [News](https://www.pref.co.jp/news) - [Contact](https://www.pref.co.jp/contact) - [Request documents](https://www.pref.co.jp/request-document) - [Free whitepaper: AI search optimization (LLMO) basics](https://www.pref.co.jp/whitepaper/llmo): 22-page PDF. Explains the difference between SEO / GEO / AIO / LLMO, what to check on a site, what can be done in-house for free, and how to compare vendor quotes. - [Recruit](https://www.pref.co.jp/recruit) ## Optional - [Full text of all knowledge articles and the FAQ](https://www.pref.co.jp/llms-full.txt): Same articles, full body text, plus every FAQ question and answer. - [Sitemap](https://www.pref.co.jp/sitemap.xml)