AI駆動開発による業務システム内製化支援

現場に合わせた専用業務アプリを小さく早く内製化する

市販ソフトでは合わない業務を、現場の知識と判断基準に合わせた専用アプリへ。AI駆動開発で設計・実装・改善を圧縮し、短期間・低コストで使える業務システムを構築します。

システム内製化を概算する相談する

What We Build

現場で使える業務システム

市販ソフトでは合わない業務

現場ごとの判断基準・業務フロー

見積・日報・承認・案件管理など

小さく試作し、使いながら改善

Process

業務整理

現場の流れと判断基準を言語化

AI駆動試作

動く画面を短期間で確認

現場レビュー

使い勝手と例外処理を調整

運用改善

内製できる型として残す

Use Cases

こういう業務を、
御社専用で

汎用のソフトウェアでは細かく合わず、受託では採算が合わない — そんな業務こそ AI 駆動の出番です。以下は一例で、御社固有の業務にも対応します。

詳しく聞く

受発注

受発注 (FAX 脱却)

届いた FAX を AI が読み取り、受注 DB に自動登録。

顧客関係

顧客管理 / CRM

名刺・メール・商談履歴を 1 画面で一元管理。

販売管理

見積・請求書発行

見積から受注、請求までの流れを統一。

在庫・調達

在庫・倉庫管理

在庫数と発注タイミングを可視化、自動提案。

現場業務

現場日報・点検

LINE や手書きの日報を AI が自動整理。

品質管理

検査・点検記録

紙の検査表を端末入力に、異常を自動検知。

人事・労務

勤怠・労務管理

打刻・残業・有給を一元管理、アラート付き。

ナレッジ

社内ナレッジ・手順書

マニュアル・議事録を AI が構造化検索。

マーケ・EC

EC 運用・商品管理

1 枚の企画書から、商品登録・SNS 発信まで一気通貫。

カスタム

独自ワークフロー

紙の申請・押印を Web 化、承認ルート設計。

経理・法務

契約・請求管理

契約書作成から請求・入金消込までを自動化。

カスタマー対応

問い合わせ・サポート管理

AI チャットボットで一次対応、問い合わせを一元管理。

詳しく聞く

AI駆動開発（AIDD）

つくり方の「前提」が変わる、ビジネスが変わる

AI駆動開発（AI-Driven Development / AIDD）は、AI を補助ツールではなく「開発の前提」として、企画から運用までの全プロセスと組織の動き方を設計し直すアプローチです。コーディングの一部だけに AI を使う「AI アシスト開発」から一歩進んで、プロセス全体を AI ネイティブに組み替えることで、スピードと品質を両立させます。

01初動〜最初の試作品ができるまで

従来の進め方

要件定義→ワイヤーフレーム→デザインカンプ→見積もり→発注→コーディング。最初の「動くもの」を見られるのは、早くても 1〜2 ヶ月後。それまでは PDF やスライド上のイメージ図だけで判断することになり、「思っていたのと違う」が起きやすい状態が長く続きます。

AI駆動の進め方

要件整理・仕様化の段階から AI が支援するため、「こういうサービスを、こういう人に届けたい」と伝えたその日のうちに、動く試作品が出てきます。画面をクリックできて、実際の操作感がわかる状態。完成品ではありませんが、「方向性が合っているか」をすぐに判断できます。

02「やっぱり違った」が起きたとき

従来の進め方

開発が進んでから「ここ、違いました」と気づくと、設計からやり直しになることがあります。修正の見積もりが出て、追加費用と追加期間が発生。工程が後になるほどコストが膨らみ、妥協して「とりあえずこのまま」で進めてしまうケースも少なくありません。

AI駆動の進め方

動くものを見ながら「ここを変えたい」と伝えれば、数分〜数時間で修正版が出てきます。試す→直すのサイクルが短いので、小さな修正を何度も重ねて正解に近づけていけます。指示のやり取りやバージョンが履歴として残るため、過去の判断に戻ることも、別の担当者が引き継ぐことも容易。大きな手戻りが起きにくい構造です。

03誰がプロジェクトに関われるか

従来の進め方

デザイナー、エンジニア、ディレクターといった専門職がそれぞれの工程を担当します。依頼する側は「要望を伝えて、出来上がりを待つ」立場になりがちで、途中経過が見えにくい。担当者が変わると引き継ぎに苦労する属人的な進め方になることもあります。

AI駆動の進め方

事業のことを一番よく知っている担当者自身が、AI への指示を通じて開発に直接関われます。「この画面はわかりにくい」「この順番は業務の流れと合わない」といった判断を、動くものを見ながらその場でできる。エンジニアの役割は単純作業から「AI への指示出し・レビュー・意思決定」にシフトし、ビジネス側と技術側の距離が縮まります。

04公開した後のこと

従来の進め方

制作会社から納品されて公開。その後、文言の修正やページの追加でも制作会社に依頼→見積もり→対応待ちというサイクルになります。月々の保守費用がかかることも多く、「ちょっとした変更」のために毎回コストと時間がかかります。

AI駆動の進め方

開発に使った指示の履歴・プロンプト・テンプレートが「運用の型」として社内に残るので、類似の修正や新しいページの追加を自分たちで進めやすくなります。ノウハウが組織内に資産として蓄積され、属人化も解消。「外注しなければ何もできない」状態から抜け出せます。大きな機能追加やセキュリティに関わる部分は、専門家の力を借りる判断も必要です。

まとめ

	従来	AI駆動
AI 活用範囲	一部の作業を効率化	企画〜運用の全工程
最初の試作品	1〜2ヶ月後	当日〜数日
修正のサイクル	数週間＋追加費用	数分〜数時間
関われる人	専門職中心	事業担当者も直接参加
公開後の自走度	都度外注が必要	小さな変更は自分たちで
初期コスト感	数百万円〜	大幅に圧縮可能
向いている場面	大規模・高セキュリティ要件	新サービスの検証・業務ツール・MVP