Service · Engineering
AI試作品を本番プロダクトへ
AIで作った試作品を、安心して使える品質まで
Problems
想定する課題
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AIツールで素早くつくった試作・デモを、そのまま本番に出してよいか判断がつかない
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顧客企業ごとにデータを安全に分ける仕組みや、セキュリティ監査に耐える構造になっていない
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AIの回答品質を継続的にチェックする仕組みがなく、リリース後の改善が止まる
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エンジニア採用が間に合わず社内で本番化を進めるリソースがない
Values
提供する価値
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01
構造から建て直す
動いているUIは活かしつつ、データモデルとAPI境界・認証境界を最初から再設計します。つぎはぎを残さず、本来の構造へ戻します。
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02
AI部分も数値で品質管理
想定対話セットと自動チェックを組み込み、AIモデルや指示文を変えるたびに品質の変化が数値でわかります。リリース後の品質劣化も早期に検知できます。
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03
監視と運用まで
ログ・処理速度・エラー追跡・AI品質スコアを1つのダッシュボードに集約します。リリース後の継続的なチューニングまで伴走者として引き受けます。
動くだけの試作を、運用に耐える製品へ。
AIを使ったプロトタイプは数日で形になる時代になりました。一方で、それを「使われ続けるソフトウェア」に育てる工程はいまも地味で長く、誰かが踏み込まないと先へ進みません。私たちはその本番化フェーズに、腰を据えて取り組みます。
社内検証では好評だが、有料ユーザーに見せる前で止まっている。コンプライアンス審査が控えている。負荷テストで落ちた。AIが時々おかしな回答を返す。どの状況でも、まずは一度ご相談ください。
AI機能をこれから設計する段階であれば「AIを活かしたプロダクト開発」もご覧ください。
ハッカソン的にスピードを売るのではなく、長く動き続けることを目的にした実装をします。
What we do
業務内容
- 既存プロトタイプの構造診断と本番化までのロードマップ
- データベース構造・API境界・認証境界の再設計
- 型による安全性・自動テスト・自動ビルドとデプロイ・インフラ構成のコード管理の導入
- AIの品質チェックセットと監視ダッシュボードの構築
- リリースから数ヶ月の伴走と社内チームへの引き継ぎ
Process
進め方
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01
1週間：棚卸し
現状コード・依存・想定負荷・コンプライアンス要件をすべて棚卸しし、本番化までの最短ルートを設計します。
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02
2〜6週間：再構築
データモデル・型・自動テスト・自動デプロイ・監視を段階的に投入します。常にステージングで動くブランチを保ちながら進めます。
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03
リリース後：運用
ローンチ後1〜3ヶ月は週次で指標をレビューし、改善ループを定着させます。月額アドバイザリーへの移行もできます。
FAQ
よくある質問
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既存のプロトタイプコードはどこまで活かせますか？
UIとAPIスキーマはほぼそのまま活かせる場合が多いです。ハンドラ実装・データベーススキーマ・認証は再設計が前提になります。
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本番化までどれくらいかかりますか？
機能の複雑さによりますが、最初の4週間でステージング、6〜10週間で本番投入というのが典型的な進行です。
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既存メンバーが運用を引き継げる体制を作れますか？
引き継ぎを前提に進めます。設計判断のドキュメント化・ペアリング・リリース後1〜3ヶ月の伴走で運用責任を移します。