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

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社内で好評だった試作品が、そのままお客様に出せるとは限りません

AIを使えば、アイデアを数日で動く形（試作品・デモ）にできる時代になりました。社内で見せて好評だったものを、お金をいただいてお客様や取引先に毎日使ってもらう。その間には、見た目に表れない作り直しが、どうしても必要になります。データをどこにどう保管するか、複数のお客様が同時に使っても安全か、急な負荷で止まらないか。動いて見える画面の裏側で、本番に出すための目立たない工程が残っています。

そこをドライブシャフトが引き受けます。動いている画面はできるだけ活かしながら、データの保管・安全性・速度といった裏側を作り直し、お客様に出せる品質まで仕上げます。専門用語は使いません。「これは本番に出して問題ないか」と感じた時点で、一度ご相談ください。

Problems

想定する課題

  • 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

  • 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（外部による安全性チェック）に耐える構造になっていない

  • 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

  • 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

Use cases

こんな試作品を、本番品質に引き上げます

「本番化」と言われてもピンと来ない、という方へ。試作品を実際に出せる状態まで仕上げたとき、何をしたのかを並べました。

  • 社内デモを有料サービスへ

    社内で好評だった試作品を、お金をもらって提供できる品質まで引き上げます。複数のお客様が同時に使っても安全で、急な負荷でも止まりにくい状態にします。

  • 顧客ごとにデータを安全に分ける

    会社Aのデータが会社Bに見えてしまう、といった事故が起きない仕組みに作り直します。法人向けサービスで必須の「データの仕切り」を最初から組み込みます。

  • 監査・コンプライアンス審査に通す

    取引先や監査からの「安全性は大丈夫か」という確認に、根拠を示して答えられる構造にします。大企業との取引に進む前の関門を越えられるようにします。

  • 急なアクセス集中に備える

    利用者が一気に増えても止まらないか前もって試し、弱い部分を補強します。「テレビで紹介された日にサービスが落ちた」を防ぎます。

  • AIの回答品質を監視する仕組み

    AIの答えがおかしくなったとき、ユーザーからの苦情で気づくのではなく、こちらが先に気づける監視の仕組みを入れます。改善を止めずに続けられます。

  • 社内チームへの引き継ぎ

    リリース後は社内だけで運用できるよう、判断の理由を記録に残し、一緒に手を動かしながら引き継ぎます。外注に頼り続けなくて済む状態を目指します。

Values

提供する価値

  • 01

    見えない裏側を作り直す

    動いている画面はできるだけ活かしつつ、データの保管方法や、機能どうしのつなぎ目・ログイン周りの安全性は最初から設計し直します。試作の段階では後回しにしがちな部分で、ここを直さないまま本番に出すと、あとで事故につながります。

  • 02

    AI部分も数値で品質管理

    「こう聞かれたらこう答えてほしい」という見本を用意し、AIや指示文（プロンプト＝AIへの指示書き）を変えるたびに、答えの良し悪しを自動で採点します。リリース後に品質が落ちても、すぐ気づける状態にします。

  • 03

    見守りと運用まで

    動作の記録・処理の速さ・エラーの発生・AIの回答品質を、ひとつの管理画面にまとめて見えるようにします。出して終わりにせず、リリース後の改善も一緒に続けます。

本番の一歩手前で止まっているなら

AIを使えばプロトタイプは数日で形になりますが、それを長く使い続けられるソフトウェアに育てる工程は、いまも地道で時間がかかります。ここをドライブシャフトが担います。

社内では好評なのに有料ユーザーに出せない。来月に監査が控えている。負荷テストで落ちた――この一歩手前で止まっているなら、まず試作品を見せてください。

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。

What we do

業務内容

  • 既存の試作品の点検と、本番化までの進め方の設計
  • データの保管方法・機能どうしのつなぎ目・ログイン周りの安全性の作り直し
  • リリースで事故を起こさないための自動チェック（入力値の検査・動作の自動テスト・公開作業の自動化）の導入
  • サーバー構成をコードで記録し、誰でも同じ環境を再現・復旧できる状態にする（原語では IaC）
  • AIの回答品質を採点する仕組みと、状態をひと目で見られる管理画面の構築
  • リリースから数ヶ月の伴走と、社内チームへの引き継ぎ

How to start

ご依頼の流れ

「動く試作品はある。でも、このまま出していいのか分からない」。その一点からで構いません。まずは試作品を見せていただき、活かせる所と作り直す所を分けるところから始めます。途中はいつでも、本番そっくりの確認用環境で確かめられます。

  1. 01
    お客様

    いまの試作品を見せてください

    AIで作ったデモや試作品を、画面ごと見せてください。どこが不安か（このまま出していいか分からない／監査が控えている／落ちた、など）も、思いつくまま話していただければ大丈夫です。最初は30分ほどのオンラインで構いません。

  2. 02
    ドライブシャフト

    どこを直せば出せるかを切り分けます

    試作品を点検し、そのまま使える部分と、作り直しが必要な部分に分けてお見せします。本番まで何週間・いくらくらいかかりそうかも、この時点で概算をお伝えします。

  3. 03
    お客様

    出したい品質と期限をすり合わせます

    「いつまでに、どこまでの品質で出したいか」を一緒に決めます。一度に全部を仕上げず、まず出せる範囲から段階的に進めることもできます。

  4. 04
    ドライブシャフト

    本番品質に仕上げ、運用を引き継ぎます

    裏側を作り直し、お客様に出せる品質まで仕上げます。リリース後しばらくは一緒に動作を見守り、社内だけで回せる状態まで運用を引き継ぎます。

Process

進め方

  1. 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。

  2. 02

    2〜6週間：再構築

    データの保管方法・入力ミスの自動検知・動作の自動チェック・公開作業の自動化・状態の見守りを、段階的に投入します。本番そっくりの確認用環境で常に動く状態を保ちながら進めるので、いつでも途中経過を確認できます。

  3. 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

  • 既存の試作品はどこまで活かせますか？

    画面の見た目や、機能どうしのやり取りの取り決めは、ほぼそのまま活かせる場合が多いです。一方で、裏側の処理・データの保管方法・ログイン周りの安全性は、作り直しを前提とお考えください。見た目は変えずに中身を入れ替えるイメージです。

  • 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、目安として最初の4週間ほどで本番そっくりの確認用環境（社内で試せる版）、6〜10週間ほどでお客様向けの本番投入に進む案件が多い、という程度にお考えください。

  • 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。

まずは、
現状を見せてください。

お問い合わせフォームから、いまの状況や困りごとをお送りください。何を頼むか決まっていない段階のご相談でも、見立てを添えて返信します。

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