AIアシスト開発
人が書く。AIが補う。
人の実装 ＋ AIの補助
- 実装の主体
- 人（AIは補完・提案）
- 対象範囲
- 主にコーディング
- 成果の出方
- 個人の速さに依存しやすい
システム開発（AI駆動開発）
人の発想を、AIの速さで実現する。
AI-driven development
2004年から続く開発の知見に、生成AIの力を。
構想から実装、AWS運用まで。人とAIが、ともに進めるシステム開発です。
AI駆動開発とは
AI駆動開発（AI-Driven Development / AIDD）とは、要件定義・設計・実装・テスト・運用まで生成AIを開発プロセスに組み込み、実装の主体をAIに移しながら、人が方針決定と品質統制を担う開発手法です。コード補完だけの利用とは異なり、工程全体の進め方を再設計します。
- エンジニアの役割人が、決める。
- 方針を定める・設計する・品質を確かめる
- AIの役割AIが、つくる。
- 調べる・実装する・テストと資料をつくる
実装の主体が変わる
AIが仕様整理・実装・テスト作成を支援。人は方針決定と品質の確認に重心を移します。
プロセス全体が対象
要件定義からドキュメント整備、運用改善まで。案件に合う工程と役割分担を設計します。
品質と情報管理が前提
機密情報の扱いとレビュー責任を事前に合意。人の承認を経てリリースします。
Human × AIAIの力を、
AIの力を、
開発プロセス全体へ。
コードを補完する使い方から、工程全体を支える使い方へ。
実装の担い手と、人が集中する仕事が変わります。
AI駆動開発
AIがつくる。人が導く。
人の判断 × AIの実装
- 実装の主体
- AI（人は方針と品質を統御）
- 対象範囲
- 要件整理からテスト・運用まで
- 成果の出方
- 工程と役割分担を標準化できる
従来のシステム開発から変わること
実装・テスト・ドキュメント整備をAIが支援し、検証までの時間を短縮。
人は要件整理・設計・品質判断・運用改善に、より多くの時間を使えます。
開発の「進まない」を、
一緒に解きほぐす。
新しい挑戦にも、いまあるシステムの改善にも。
こんな課題から、ご相談いただけます。
検証のスピード
アイデアを、すぐに試せない。
動くものを早く確かめ、PoCやモックを使って事業の意思決定を進めたい。
チームの活用
AI活用が、個人で止まっている。
ツールの導入から一歩進み、レビュー基準やナレッジを共有するチームの型をつくりたい。
既存システム
古いシステムを、変えられない。
仕様やコードを読み解き、バージョンアップやレスポンシブ対応を前に進めたい。
品質と安全性
速さも、安心も妥協できない。
AIの速さを活かしながら、人のレビューと運用監視で品質とセキュリティを確保したい。
システム開発から、AI駆動開発へ
小さくつくり、
確かめながら進む。
動くものを見ながら、要件と実装をすり合わせる。
開発の知見を活かし、短いサイクルで改善を重ねます。
従来の開発工程ごとに進める
- 要件定義
- 設計
- 実装
- テスト
- リリース
AI駆動開発
人が方針を決め、品質を確かめる
- つくるAIが実装を支援
- 確かめる人がレビュー
- 改善する結果を次の実装へ
小さく、何度も繰り返す
AIは実装・テスト・ドキュメント作成を支え、設計判断とリリース承認はエンジニアが担当します。機密情報の扱い、利用ツール、レビュー責任を事前に合意し、品質を確認しながら進めます。
AI駆動開発のメリット
つくる速さを、
事業の判断と品質につなげる。
早く試す
画面設計やヒアリング内容をもとにモックを迅速に作成。意思決定と実証実験のリードタイムを短縮します。
品質を確かめる
生成AIによる実装支援と人のレビューを組み合わせ、手戻りを抑えながら開発速度を上げます。
企画に集中する
エンジニアは企画・要件定義・設計・品質判断に集中。AIは定型実装や調査を担います。
提供までを短く
工程の自動化と役割分担の見直しにより、同等規模でもより短いスケジュールでの提供を狙います。
いま必要なところから、
AI駆動開発を。
アイデアの検証から、既存システムの更新まで。
お客様の状況に合わせて、活かす範囲を設計します。
アイデアの検証
モック作成の自動化支援
画面設計書やヒアリング内容をもとに、AIがモックのたたき台を作成。早い段階で画面を見ながら認識を合わせ、修正と検証を重ねられます。数週間かかっていた確認を数時間〜数日へ縮め、企画やPoCの判断を後押しします。
ナレッジの再構築
ドキュメント整備支援
既存のソースコードや設計履歴をAIが読み解き、設計書・仕様書のたたき台を作成。資料が不足していても仕様の把握と共有を進められます。担当者だけが知っていた内容をチームで使える形に整え、保守や追加開発につなげます。
顧客体験の改善
大規模サイトのレスポンシブ化
旧来のHTMLテンプレートやページ構造をAIが解析し、スマートフォンに適した設計への見直しと変換を支援。ページごとの共通点や改修箇所を整理しながら、手作業では長期化しやすい大規模サイトのレスポンシブ対応を効率よく進めます。画面幅ごとの表示や操作性も確かめながら仕上げます。
取り組みのイメージ
実案件に基づくお客様の課題と、取り組みの成果をご紹介します
業務システム刷新
動くモックで、要件を一緒に固める
- 課題
- 文書中心の要件確認では完成イメージの認識違いが後工程で発覚し、PoCの作成と確認にも数週間を要していました。
- 取り組みと成果
- 要件をもとに動くモックを短いサイクルで作成し、現場で画面を見ながら認識をすり合わせました。修正を重ねてスコープを明確にし、実装判断の前倒しにつなげることができました。
既存PHPシステムの改修
既存コードから、更新への道筋をつくる
- 課題
- 担当者が不在で設計書も十分に残っておらず、仕様や影響範囲が不明なため、バージョンアップの見積もりが難しい状況でした。
- 取り組みと成果
- 既存コードの解析と関係者へのヒアリングで仕様や依存関係を可視化しました。影響範囲と移行リスクを整理し、優先度に沿った段階的な更新計画を具体化させていただきました。
大規模サイトのレスポンシブ化
旧来のサイトを、スマートフォン対応へ
- 課題
- ページ数が多くテンプレートも複雑で、構造の把握から手作業で行うと、レスポンシブ対応に長期間を要していました。
- 取り組みと成果
- AIでHTML構造や共通テンプレートを解析し、変換作業を支援しました。表示や操作性を確認しながら改修範囲を整理し、レスポンシブ対応の工数削減につなげることができました。
シーズが選ばれる理由
つくる力と、
支え続ける力。
シーズの二つの事業が、ひとつのチームに。
構想から開発、クラウド運用まで支えます。
Systemシステム開発
（AI駆動開発）
（AI駆動開発）
企画・設計・実装
Cloudクラウド
導入・活用/
伴走支援サービス
導入・活用/
伴走支援サービス
構築・監視・改善
AI活用で速さと品質を両立
仕様整理から実装・テストまでAIを活用し、検証までの時間を短縮。人のレビューを重ね、品質とコストのバランスを整えます。
人が主役のAI活用
設計判断、リスク評価、リリース承認は経験あるエンジニアが担当。AIの速さを活かしながら、成果物の品質を人が確かめます。
20年超のWebシステム開発実績
業務基幹、会員、EC、動画配信など幅広い領域で、MVPから大規模改修まで対応してきた知見を活かします。
セキュリティから運用まで
機密情報の扱いとレビュー責任を事前に定め、AIの成果物も人が確認。公開後はAWS環境の監視・障害対応・改善まで支えます。
柔軟な契約形態
請負に加え、要件が変わりやすい案件ではラボ型（準委任）も選択可能。開発後の改善や内製支援も見据えて進めます。
納期と費用を合わせて設計
目的と優先順位に合わせて工程を組み立て、AIで効率化できる範囲を見極めます。規模や予算に応じた計画をご提案します。
構想の整理から、
使い続けるための改善まで。
AI駆動開発の進め方
まずは課題を伺い、小さく試す範囲を一緒に決めていきます。
初期相談・ヒアリング
課題、制約、既存資産を整理し、AI適用の余地とリスクを見極めます。
要件整理・PoC提案
小さく検証する範囲を決め、動くもので方向性を確認します。
設計・開発・テスト
生成と人のレビューを併用し、品質ゲートを残したまま実装を加速します。
本番導入・運用支援
リリース後の監視・障害対応・改善まで、運用視点で引き継ぎます。
継続改善・保守
利用状況や変更要望を取り込み、ナレッジとプロセスを育て続けます。
よくあるご質問
AI駆動開発とは何ですか？
要件定義から設計・実装・テスト・運用まで、生成AIを開発プロセスに組み込み、人とAIが役割分担しながら進める開発手法です。コード補完だけの利用とは異なり、工程全体の進め方を再設計します。
AI駆動開発とAIアシスト開発の違いは何ですか？
AIアシスト開発は、人が実装の主体のままAIで補完する使い方です。AI駆動開発は実装の主体をAIに移し、人は方針決定・レビュー・リリース承認に重心を置きます。
AIDDとは何の略ですか？
AIDDは AI-Driven Development の略で、日本語ではAI駆動開発、AI駆動型開発と同じ意味で使われます。
どのような案件に向いていますか？
PoCやモックの早期検証、Webシステム新規開発、既存PHPのモダナイゼーション、ドキュメント整備、レスポンシブ化など、スピードと品質の両立が求められる案件に適しています。
セキュリティや機密情報はどう扱いますか？
入力してよい情報の範囲、利用ツール、レビュー責任を事前に合意します。必要に応じて契約・環境制約に合わせた運用ルールを設計し、ISMS / Pマーク運用の知見も踏まえて対応します。
従来のシステム開発との違いは何ですか？
実装工数の多くをAIが支援する一方、人は上流判断と品質統制に集中します。結果として、検証サイクルが短くなり、企画や運用改善にリソースを寄せやすくなります。
費用や期間の目安はありますか？
案件の規模と既存資産の状態で変わります。PoCから始める進め方が多く、モック提示は数時間〜数日を目安にしています。詳細は現状を伺ったうえでご提案します。
契約形態や進め方は選べますか？
請負契約に加え、要件が流動的な場合はラボ型開発（準委任）も可能です。まずは相談のうえ、PoCから始める進め方もご提案できます。
技術と信頼の基盤
認証・資格
AWS認定資格
- Professional：12名
- Specialty：9名
- Associate：29名
- Foundational：18名
IPA 応用情報技術者試験 / 基本情報技術者試験
次につくりたいものを、
一緒に考えませんか。
PoCの進め方、既存システムの改修、内製支援まで。
現状整理の段階からご相談ください。
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