AI NEW BUSINESS
AI PoC・MVP開発支援
アイデアを、最短距離で「実装」する。
なぜ、そのAIは
「PoC/MVP」を突破できないのか？
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Speed
開発スピードが遅く、リリースする頃には技術トレンドや市場ニーズが変わっている。
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Business
技術検証（Technical Feasibility）ばかり優先し、「どう稼ぐか（Business Viability）」の設計が抜けている。
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Asset
外部ベンダーに丸投げしてしまい、社内にAI開発の知見やアセットが残らない。
3つの突破力
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01
LLM-Driven Development
圧倒的な開発速度GitHub Copilotや最新の生成AIモデルを開発プロセス自体に組み込み、コーディングを高速化。従来のスクラッチ開発と比較し、数分の一の期間でプロトタイプを形にします。
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02
Business Logic First
事業視点の実装私たちは「ただ動くもの」は作りません。代表がExit経験を持つ起業家である強みを活かし、PMF（Product Market Fit）を見据えたUI/UXと機能要件を定義します。
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03
Scalable Architecture
本番を見据えた設計PoCは「捨てて作り直し」になりがちですが、tazikuは将来的なスケーリング（本番開発）を見越した技術選定を行います。検証後の移行もスムーズです。
開発の流れ
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01
Hypothesis & Tech Selection
仮説立案・技術選定解決したいビジネス課題に対し、「どのAIモデル（GPT-4, Claude, Gemini等）を使うべきか」「RAG等の周辺技術は必要か」を診断。1週間程度で検証可能なスコープを定義します。
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02
Rapid Prototyping
高速プロトタイプ実装仕様書を作り込む前に、まずは動くものを開発します。最短1週間〜2週間のスプリントで、コア機能に絞ったMVP（実用最小限の製品）を構築し、手触りを確認します。
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03
User Validation
実機検証・フィードバック実際の業務フローやユーザー環境でプロトタイプを使用し、回答精度、レスポンス速度、UXの課題を洗い出します。現場の声を即座にコードへ反映させます。
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04
Go / No-Go Decision
投資判断・ロードマップ策定検証結果をもとに、本開発へ進むか（Go）、要件を見直すか（Pivot）、あるいはプロジェクトを中止するか（No-Go）を判断。成功確度の高いロードマップを描きます。
よくあるご質問
- アイデアが具体化していない「壁打ち」の段階から相談しても、費用対効果は合いますか？
- はい、むしろその段階でのご相談が最も投資対効果（ROI）を高めます。多くのAIプロジェクトが失敗する原因は、技術検証（PoC）のみに終視し、ビジネスモデルの設計が形骸化することにあります。弊社では、Exit経験を持つ起業家が「勝てる事業シナリオ」の策定から伴走します。技術のムダ使いを防ぎ、最短距離で収益化を目指すための要件定義を行うため、結果として開発コストの最適化につながります。
- AIトレンドの移り変わりが早い中、どのくらいの期間でプロトタイプを触れますか？
- 最短1週間〜2週間で、実際に動く「実機」をご提供します。弊社独自の「LLM-Driven Development（AIによるAI開発）」プロセスにより、従来のスクラッチ開発では数ヶ月要した機能を、極めて短期間でプロトタイプ化します。仕様書の上での議論ではなく、早い段階で実際のUI/UXとAIの精度を確認することで、市場の変化に遅れることなく投資判断（Go/No-Go）を行うことが可能です。
- 社内秘匿データの活用や、開発したソースコードの権利関係はどうなりますか？
- エンタープライズ基準のセキュリティ確保と、権利の原則譲渡をお約束します。セキュリティ面では、入力データがAIモデルの学習に利用されない「Azure OpenAI Service」等のセキュア環境構築を標準としています。また、開発したソースコードや知的財産権は原則としてお客様に譲渡いたします。ブラックボックス化を排除し、将来的な内製化や他社へのシステム移行を妨げない、透明性の高い契約形態を採用しています。
- 自社独自のPDF資料や社内データベースを、最新のAI（RAG等）と連携させることは可能ですか？
- 可能です。貴社の固有アセットを「AIの知能」として統合するアーキテクチャを構築します。RAG（検索拡張生成）技術を活用し、最新の社内文書やマニュアルをリアルタイムで参照する高精度なAIエージェントの実装が得意です。既存の基幹システムやSaaSとのAPI連携も含め、業務フローを止めずにAIを既存資産に「プラグイン」させる最適な実装方法をご提案します。
- PoC（概念実証）だけで終わらせたくありません。本番開発や組織への浸透も支援してもらえますか？
- もちろんです。私たちは「使い捨てのプロトタイプ」は作りません。将来のスケーリング（本番環境への移行）を見越した拡張性の高い設計を初期段階から行います。検証成功後の本番システム開発はもちろん、現場社員の方がAIを使いこなすためのプロンプトエンジニアリング研修や、AI活用の内製化支援まで、貴社の「AIトランスフォーメーション」を長期的に支えるパートナーとして伴走します。