動くプロトタイプでの
事前検証

アイデアを最短で動くプロトタイプにして⁠、実データ・実利用で仮説を検証します⁠。作り込む前に「本当に作るべきか⁠」を見極め⁠、投資判断に必要な材料を短期間でそろえます⁠。要件定義から実装まで AI を組み込んで高速に回す⁠、いわゆる AI 駆動開発のスタイルです⁠。PoC 開発から⁠、その先の受託開発(設計・実装・運用⁠)まで⁠、同じチームで対応します⁠。

Pain points

よくあるご相談

作るべきかを決める前の段階から⁠、動くもので確かめます⁠。

アイデアが投資に見合うか⁠、早く確かめたい⁠。
要件を固めるために⁠、まず動くもので試したい⁠。
本当に使われるかを⁠、作り込む前に確かめたい⁠。
生成 AI を業務に取り入れる糸口を見つけたい⁠。
社内提案や資金調達に向けて⁠、動くデモが早く欲しい⁠。
Reasons

使う技術と進め方の特徴

自社の SaaS を AI 駆動開発で作り続けている実践知を⁠、そのまま検証のスピードに使います⁠。

  • 01AI 駆動でスピード優先 — 要件整理から実装まで生成 AI を組み込んで高速に回します⁠。数か月かかっていた試作を数週間に短縮し⁠、投資判断を早めます⁠。
  • 02検証に必要な最小限に絞る — 作り込みは避け⁠、「判断できる最小限⁠」だけを実装します⁠。本開発で作り直す前提の箇所は⁠、あらかじめ切り分けてお伝えします⁠。
  • 03実データ・実利用で検証 — サンプルではなく⁠、実際のデータ・実際の利用シーンで動かします⁠。机上の想定ではなく⁠、使われる現実のなかで仮説を確かめます⁠。
Scope

対応範囲

仮説の整理から⁠、プロトタイプ開発⁠、ユーザー検証⁠、本開発への移行判断まで⁠。

01 Hypothesis

仮説・検証項目の整理

「何を確かめれば判断できるか⁠」を先に定義します⁠。動くものを作り始める前に⁠、検証すべき仮説と⁠、成功・失敗をどう見分けるかの目安を短時間で言語化します⁠。この段階に⁠、最も時間をかけます⁠。

  • 検証すべき仮説の言語化
  • 成功・失敗の判断基準の設定
  • 今回の検証範囲の線引き
  • 必要なデータ・協力者の洗い出し

向いているケース:作るべきか迷っている / 何を確かめれば判断できるか曖昧

02 Prototype

プロトタイプ開発(数週間⁠)

検証に必要な部分だけを⁠、動く形で素早く実装します⁠。作り込みは避け⁠、判断できる最小限に絞ります⁠。要件整理から実装まで生成 AI を組み込む AI 駆動開発で⁠、通常なら数か月かかる試作を数週間に短縮します⁠。本開発で作り直す前提の箇所は⁠、あらかじめ切り分けてお伝えします⁠。

  • 検証に必要な機能だけを実装
  • AI 駆動開発によるスピード優先の試作
  • 実データを流し込める形で構築
  • 使い捨て前提と再利用前提の切り分け

向いているケース:動くデモが早く欲しい / 要件をこれから固めたい

03 AI

AI を使った試作

生成 AI・LLM を前提に⁠、要約・分類・抽出・対話・自動化などの実現性を素早く試します⁠。実務で使える精度かを確かめるため⁠、出力のばらつきや失敗パターン⁠、運用にかかる API コストまで含めて⁠、使いどころを見極めます⁠。

  • 要約・分類・抽出・対話・自動化の試作
  • LLM の出力精度・ばらつきの検証
  • プロンプト・データ設計の当たり付け
  • 運用コスト(API 費用⁠)の概算

向いているケース:生成 AI を業務に取り入れたい / 精度が出るか不安

04 Validation

ユーザー検証・計測

実データ・実利用で使ってもらい⁠、仮説が正しかったかを計測します⁠。利用率・精度・時間短縮といった定量の数字だけでなく⁠、ユーザーがどこでつまずいたかという定性の反応まで拾い⁠、次の判断に使える結果に整理します⁠。

  • 実データ・実利用での計測
  • 定量(利用率・精度・時間短縮⁠)の測定
  • 定性(反応・つまずき⁠)の収集
  • 仮説の成否の判定

向いているケース:想定通り使われるか確かめたい / 効果を数字で見たい

05 Next

本開発への移行判断

「進める・作り直す・やめる⁠」を根拠を持って判断できるよう整理します⁠。本開発に進む場合は⁠、想定スコープと概算見積もり⁠、PoC のうち作り直すべき箇所まで明示し⁠、同じチームでそのまま設計・実装・運用へ引き継げます⁠。「やめる⁠」という結論も⁠、投資判断としては大きな成果です⁠。

  • 進める / 作り直す / やめる の判断整理
  • 本開発のスコープ・概算見積もり
  • PoC で作り直すべき箇所の明示
  • 設計・運用フェーズへの引き継ぎ

向いているケース:投資判断の材料が欲しい / 本開発に進むか決めたい

Process

進め方

通常 2〜4 週間で⁠、動くプロトタイプと検証結果までお出しします⁠。

  • 01ヒアリング — アイデア・検証したい仮説・制約をオンラインで伺います⁠。
  • 02スコープ確定 — 検証範囲・期間・成功の目安を書面で合意します⁠。
  • 03プロトタイプ開発 — 判断できる最小限を⁠、数週間で動く形に⁠。
  • 04検証・報告 — 実利用で計測し⁠、次の判断材料としてまとめます⁠。
Plans

ご提供形態

検証範囲と期間を先に固定し⁠、お見積もりにご納得いただいてから着手します⁠。初回のご相談・スコープ設計の壁打ちは無料です⁠。

Quote

PoC 開発(2〜4 週間⁠)

  • 検証範囲・期間を固定してお見積もり
  • 動くプロトタイプ + 検証結果レポート
  • 進める / 作り直す / やめる の判断材料
  • 追加の検証は都度合意のうえ拡張
Next

本開発(受託開発⁠)への移行

  • PoC の結果に基づく概算見積もり
  • 同じチームで設計・実装・運用へ
  • 作り直すべき箇所を明示した引き継ぎ
  • 対応範囲は契約書面で個別合意
Comparison

他の選択肢との比較

アイデアを確かめる手段はいくつもあります⁠。分かれ目は⁠、作り込む前に「本当に作るべきか⁠」を⁠、動くもので短期間に判断できるかどうかです⁠。

いきなり本開発

開発と並行した方向性の検討

  • 要件を固めながら作り進める
  • 使われ方はリリース後に分かる
  • 方向転換は作り込んだあとになる
  • AI の精度は完成後に確かめる
調査・資料で判断

机上の検討による判断

  • 机上の調査で判断する
  • 生成 AI の精度やばらつきは想定で見積もる
  • 社内提案は資料で説明する
  • 確証は作ったあとで得る
SHANNON

PoC による事前の検証

  • 検証すべき仮説と成否の基準を先に言語化
  • AI 駆動開発で数週間の動くプロトタイプに短縮
  • 実データ・実利用で仮説を計測して判断
  • 本開発に進む場合は同じチームでそのまま引き継ぎ
FAQ

よくあるご質問

検証範囲・期間を固定したお見積もりを提示し⁠、ご納得いただいてから着手します⁠。初回のご相談とスコープ設計は無料です⁠。本開発(受託開発⁠)に進む場合の概算見積もりは⁠、PoC の成果物としてお渡しします⁠。
多くは 2〜4 週間の短期で⁠、動くプロトタイプと検証結果までお出しします⁠。検証したい仮説が一つからお受けします⁠。
本開発に進む場合は⁠、そのまま設計・実装・運用まで同じチームで引き継げます⁠。PoC は「判断のための最小限⁠」で作るため⁠、本開発時に作り直す前提の部分もあらかじめ整理してお伝えします⁠。
可能です⁠。要約・分類・対話・自動化など⁠、業務での使いどころと実現性を⁠、小さく試して見極めます⁠。
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