領域に、潜る。
業界特有の課題を、AIで解く。 構想段階からスケールまで、Joint Build型で伴走します。
Product UI in Action
自社SaaSのダッシュボードがディスプレイに映る開発現場シーン
3〜6週
プロトタイプ
3〜6ヶ月
本番リリース
4領域
プロダクト領域
01 — Products
プロダクトラインナップ。
業界特有の課題をAIで解決する、自社プロダクトのライン。開発中・構想中のものも含めてご紹介します。
業界 / カテゴリ
Product α
（プロダクト名を設定してください）
業界特有の課題をAIで解決する、自社プロダクトの第1弾。プロダクトの概要を記入します。
業界 / カテゴリ
Product β
（プロダクト名を設定してください）
2つ目のプロダクトラインの概要。
業界 / カテゴリ
Product γ
（プロダクト名を設定してください）
3つ目のプロダクトラインの概要。
Build Together
共にプロダクトを、形にしませんか。
事業アイデアの壁打ちから、既存資産のプロダクト化まで。Joint Build契約を前提に、初期フェーズから深く入り込みます。
02 — Domains
深く、広く。
業界の深さと、AIの広がり。両方を掛け合わせて、勝てるプロダクトを設計します。
Domain · 01
業界特化型AI
業界特有のオペレーション・法規制・商習慣を踏まえたAIソリューションを設計します。
Domain · 02
データ分析・可視化
散在するデータを統合し、意思決定に直結するインサイトを提供するダッシュボード・レポート機能。
Domain · 03
業務自動化
定型業務からクリエイティブ業務まで、AIエージェント・RPA・ワークフローで自動化します。
Domain · 04
AIインターフェース
LLMを活用した対話型UI、検索、要約、生成機能を既存業務システムに組み込みます。
03 — Process
4段階で、失敗コストを下げる。
Discovery → Prototype → Build → Scale の順で進みます。
01 · Discovery
課題定義・市場調査
対象業界のKeyユーザーインタビューと既存プロダクト調査から、勝てる仮説を言語化します。
02 · Prototype
プロトタイピング
数週間単位でPoCを作り、実データでAI精度と業務適合度を検証します。
03 · Build
本番実装
セキュリティ・スケーラビリティを担保した本番基盤を構築し、継続デリバリー体制を整えます。
04 · Scale
運用・グロース
データフィードバックをプロダクトに還流し、マーケ・セールス連携までを伴走します。
Co-Create
領域の勝ち筋から、一緒に描きませんか。
市場調査・仮説設計・技術選定まで、Discoveryフェーズからご一緒します。
04 — Principles
プロダクト開発の原則
ドメインと技術を、同じ重みで。
業界コンサルの経験を持つメンバーと、LLM/データ基盤を扱うエンジニアがワンチームで動きます。
要件ではなく、仮説で作る。
数週間ごとに仮説を検証。市場の声をプロダクトに即反映するペースで進めます。
運用まで、初期から描く。
リリース後のデータフローと改善サイクルを初期から設計。スケール時の破綻を防ぎます。
05 — Stack
道具は、最新のものを。
プロジェクト特性に合わせて最適な技術を選定します。代表的な採用技術を挙げると以下の通りです。
AI / LLM
Frontend
Backend
Data
Infra
DevOps
06 — FAQ
よくあるご質問
自社のアイデアを一緒にプロダクト化できますか？
はい、Joint Buildモデルでの共同開発に対応しています。初期投資シェアやレベニューシェアなど、柔軟な座組を組めます。
既存プロダクトへのAI組み込みも可能ですか？
可能です。対話型UI・要約・検索強化・エージェント化など、既存資産を活かした形での組み込み設計から支援します。
開発期間の目安を教えてください
プロトタイプは3〜6週間、本番リリースは3〜6ヶ月が一般的な目安です。領域やスコープにより変動します。
リリース後の運用体制は？
SRE・データ分析体制含めた運用設計をセットでご提案可能です。長期パートナーシップ前提のエンゲージメントが中心です。
Joint Buildの契約形態について教えてください
プロジェクトごとに個別設計しますが、よくあるパターンは「初期投資シェア+レベニューシェア」「共同会社化」「最低保証フィー+成果連動」の3種です。事業の性質に合わせてご提案します。
業界ドメインのノウハウがない場合でも対応できますか？
Discoveryフェーズでユーザーインタビューと業界調査を行います。ドメインエキスパートをジョイントに招くことも可能で、業界パートナーのご紹介も行えます。
技術選定はどこまで柔軟に対応できますか？
LLMはOpenAI・Anthropic・Gemini・自社モデルまで、要件に応じて選定します。セキュリティ要件（オンプレ・閉域）がある場合も、オープンソースモデルによる構成に対応可能です。