P.01
Individual Only
個人の工夫で、止まる。
一部のエンジニアは使いこなしている。けれど組織の標準にならず、チーム全体の生産性は変わらない。
Indicator
兆候:使う人と使わない人で差が開き続ける
AIコーディングは、一部のエンジニアの工夫で終わりがちです。実際のコードベースに入り込み、共通の基盤・レビュー基準・運用までを設計して、チーム全体の開発の進め方として定着させます。

〜2週
現状診断
3〜4週
パイロット
1〜2ヶ月
標準化
01 — Challenges
AI駆動開発が進まない理由は、ツールの性能ではなく組織の運用にあります。 現場で起きている詰まりを3つに分解し、それぞれに手を打ちます。
Section 01 / Challenges we address.
P.01
Individual Only
一部のエンジニアは使いこなしている。けれど組織の標準にならず、チーム全体の生産性は変わらない。
Indicator
兆候:使う人と使わない人で差が開き続ける
P.02
No Guardrails
生成量は増えたが、レビューが詰まる。何をどこまでAIに任せてよいかの基準がないまま運用している。
Indicator
兆候:PRは増えたのにリードタイムが縮まない
P.03
Context Starved
既存コードの規約もドメイン知識も渡せていないため、出力の手直しに時間が溶けていく。
Indicator
兆候:毎回同じ前提を説明し直している
02 — Approach
一般論のレクチャーではなく、実際のリポジトリと開発フローに手を入れながら進めます。

一般論のツール研修ではなく、実際のリポジトリと開発フローを見た上で、どこにAIを差し込むと効くかを具体的に設計します。
個人の設定ではなく、リポジトリに置かれた共通のルール・コンテキストとして整備し、チーム全員が同じ土台で使える状態にします。
導入して終わりにせず、レビュー基準の更新やナレッジの蓄積が自走するところまで、現場に入って伴走します。
03 — Features
診断から基盤整備、品質設計、チームへの定着まで。 必要な部分だけを選んでも、通しで依頼しても成立します。
既存の開発フロー・リポジトリ構成・レビュー体制を診断し、AI駆動開発を差し込む余地と優先順位を整理します。
Outcomes
コーディング規約・ドメイン知識・禁止事項をリポジトリ側の共通コンテキストとして整備し、誰が使っても同じ品質で動く土台を作ります。
Outcomes
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を線引きし、レビュー観点とCIのチェックを再設計します。生成量の増加に耐える受け皿を作ります。
Outcomes
ハンズオンと実案件での並走を通じて、チームが自力で回せる状態まで引き上げます。属人化させないための仕組みづくりまで含みます。
Outcomes
04 — Process
Assess → Pilot → Standardize → Operate の4ステップ。 各フェーズの期間と成果物を明示し、続けるか止めるかを判断できる構造にしています。
Phase 01 · Assess
〜2週間開発フローとコードベースを実際に見ながら、どこが詰まっているかを特定します。
Deliverables
Phase 02 · Pilot
3〜4週間対象チーム・対象リポジトリを絞って導入し、実際の開発でワークするかを検証します。
Deliverables
Phase 03 · Standardize
1〜2ヶ月パイロットで得た知見を、組織全体で使える共通の基盤とルールに落とし込みます。
Deliverables
Phase 04 · Operate
継続運用しながら基準を更新し、チームが自走できる状態まで並走します。
Deliverables
Before you start
いまの開発体制とコードベースをうかがった上で、最適な関わり方をご提案します。
05 — Engagement
開発体制の状況に応じて3つの関わり方から選択できます。 診断から始めて段階的に広げることも、最初から並走することもできます。
まず現状を診断したい
向いている
現場に並走して定着させたい
向いている
実装ごと一緒に進めたい
向いている
費用は開発体制の規模と関わる期間に応じて個別にお見積りいたします。まずはご相談ください。
06 — FAQ
AIを補助的なコード補完として使うのではなく、設計・実装・レビュー・テストといった開発プロセスそのものをAIを前提に組み直す進め方を指します。個人がツールを使うことではなく、チームの開発フローが変わることが本質です。
特定製品への縛りは設けていません。Claude Code をはじめとする各種AIコーディング環境の中から、既存の開発フローとセキュリティ要件に合うものを選定します。ツール選定そのものも支援範囲に含みます。
よくあるご相談です。トップダウンでツールを配るのではなく、実際のコードベースで効果が見える小さなパイロットから始めます。使う理由が現場で腹落ちしてから広げるほうが、結果的に速く定着します。
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を明示的に線引きし、レビュー観点とCIのチェックを合わせて再設計します。生成量が増えても破綻しない受け皿を作ることを、導入とセットで進めます。
秘密保持契約を締結した上で対応します。データの取り扱い要件をふまえた構成の検討や、閉域環境での運用のご相談にも応じます。
可能です。むしろ人数が限られているチームほど、一人あたりの生産性の変化が事業に直結します。チーム規模に応じて関わり方を調整します。
可能です。導入支援と切り離した実装のみのご依頼は「受託開発」として、開発体制の増強は「ITソリューション」としてお受けしています。