AI駆動開発（AIDD）支援サービスAIと書く開発を、組織の標準に。

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。

対立する概念ではありません。仕様駆動開発は、AIに実装させる前に仕様を明文化する進め方で、AI駆動開発を機能させるための前提にあたります。バイブコーディングは細部を詰めずに感覚で作らせる進め方で、試作では有効ですが本番のコードベースには線引きが必要です。どちらをどの場面で使うかの設計まで含めて支援します。

現状診断に〜2週間、対象を絞ったパイロットに3〜4週間を目安としています。パイロットの時点で、実際の開発フローでワークするかどうかは判断できる状態になります。組織全体への標準化はそこから1〜2ヶ月が目安です。

関わり方（診断のみか、継続的な並走か）、対象となるチーム・リポジトリの規模、稼働の頻度と期間の3点で決まります。定額のパッケージではなく、開発体制の状況に応じて個別にお見積りします。まずは現状をうかがった上でご提示します。

前提にはしません。いま使っているGitの運用やCI/CD、レビュー体制の上に載せる形で設計します。作り直しが必要な場合も、パイロットで効果を確認してから段階的に進めます。

導入前に、いまの開発フローのどこが詰まっているかを測れる形にします。その上で、リードタイムやレビューの滞留など、事業側に説明できる指標で前後を比較します。ツールの利用率だけを追いかけても、意味のある評価にはなりません。