AI Enablement

AI駆動システム開発

従来のシステム開発の常識を覆す。速さは、AIから。

価値と品質は、人間から。生産性10倍の時代に、

上流から本番運用まで伴走する、AI駆動システム開発です。

Our Approach

事業成果へ変えるAIシステム開発

「AIで速く開発したい」と思っても、仕様設計、品質保証、セキュリティ、
運用までを分断なく進められる会社は、多くありません。

AI駆動開発によって、システム開発の生産性は劇的に変わりました。けれど、
速く作れることと、現場で使われ本番に出せることは、まったく別の話です。

生産性が上がるほど、本当に問われるのは
「何を、なぜ作るのか」という上流の判断になります。

スパイスファクトリーは、AIを主たる実装パートナーとしながら、
ユーザーの真のニーズを掘り起こし、関係者の合意を形成し、
品質と保守性を人間の判断で守り抜く開発を実践します。

速さはAIから、価値と品質は人間から。
この両輪がそろってはじめて、AIの開発スピードは事業成果へと変わります。

そのお悩み、スパイスファクトリーで解決しませんか?

Issue 01

スクラッチ開発は費用が高くつくので、
見送っていた。

課題

理想はあっても
費用・期間が壁だった

自社業務に合わせたスクラッチ開発は理想的だが、コストと期間が大きくなりやすく、SaaS導入や現状維持で妥協してきた企業は少なくありません。

変化

AI駆動開発が
その前提を変えた

AIを前提に開発プロセスを組み直すことで生産性が大きく向上。費用面で見送られてきた規模の開発が、現実的な投資で検討できるようになってきました。

解決策

小さく作って
段階的に育てる

まず小さく検証し、価値を確かめながら育てることで、初期投資のリスクを抑えながらスクラッチの利点を取りに行けます。

Issue 02

自社で上流工程をやり切る
ケイパビリティがない。

課題

速くなるほど
上流工程が成否を分ける

AIで実装が速くなるほど、「何を作るべきか」を定める上流工程の質が、プロジェクトの成否を左右します。

難しさ

自社だけでは
やり切れない

ニーズの掘り起こし、業務フロー整理、合意形成、要件の優先順位づけ——ここを曖昧にしたまま開発に入ると、後工程で大きな手戻りを招きます。

解決策

上流設計と
合意形成に強い伴走者

多くのデザイナーを擁するスパイスファクトリーが、最も難しいこの工程をともに進めます。

Issue 03

新しい手法には興味があるが、
慎重に進めたい。

課題

品質・セキュリティへの
懸念は当然

AI駆動開発に可能性を感じつつも、品質・セキュリティ・本番運用への影響を考えると、いきなり大きく踏み出すのはリスクがあります。

進め方

小さく始めて
投資判断を重ねる

最初からすべてを作り切るのではなく、Discoveryやプロトタイプから小さく始め、価値と実現性を確かめながら段階的に進めます。

解決策

速さと品質は
両立できる

生成コードは人間のエンジニアがレビューし、テストと受入基準で検証。慎重な判断とAIの速さを両立します。

Feature01

速さは10倍へ。それでも、品質はぶれない。

AI駆動開発の登場で、システム開発の生産性は劇的に変わりました。スパイスファクトリーは、AIを前提に開発プロセスを組み直し、案件によっては従来の約10倍の生産性を実現。数週間かかっていた検証用プロトタイプが数時間で形になり、要件の確からしさを構想段階で確かめられます。

この変化は時短にとどまりません。「まずSaaS、合わなければスクラッチ開発」という常識も崩れ始めています。業務に合わせたシステムを小さく作り、現場で検証しながら育てる総コストが、SaaSに業務を寄せる負担を下回るケースも出てきました。SaaSで足りる領域は無理に作らず、独自性や業務適合が必要な領域だけをAI駆動で作る判断も取れます。

速くなっても品質は犠牲になりません。AIには曖昧な依頼ではなく、仕様という構造化された判断基準を渡し、生成コードは人間のエンジニアがレビュー、テストと受入基準で検証。だからスピードが上がっても品質は安定し、本番運用や保守に耐える成果として積み上がります。

工程別の工数配分を従来とAI駆動で比較した表。実装・テスト・リリースの工数が大幅に減り、合計工数は約10分の1に。上流工程(要件定義・設計)の比率は30%から80%へ高まる。

Feature02

AI時代の差別化は、上流・デザイン・合意形成にある。

AIで「作る」速度が10倍になると、ボトルネックは作る工程から移動します。何を作るべきか、誰のどの課題をどの順番で解くか——その見極めこそが、成果を左右する最大の論点です。AI時代は、開発のボトルネックも企業の差別化ポイントも、最終的に「人間」へ移ってきています。

だからこそスパイスファクトリーは、上流に強い組織であることを強みにしています。ユーザーの言葉の裏にある真のニーズを掘り起こし、利害が交錯するなかで合意形成を丁寧に進める。現場と経営の判断が衝突したとき何を基準に決めるか——AIが自動で解く問題ではなく、人の手で設計すべき領域です。

当社は多くのデザイナーを擁し、UI/UX・業務体験・ユーザー検証を開発プロセスの中心に置いてきました。仕様どおりのコード納品を主眼とする従来のSIerとは、ここで一線を画します。創業以来10年以上、大企業や行政機関を含むプロジェクトでアジャイル開発・スクラム開発を実践。スクラムは単なる開発手法ではなく、関係者が同じ前提で意思決定するための合意形成の仕組みです。作る速度が上がった今、この合意形成を設計できる価値は一層高まっています。

ユーザーインタビュー・ユーザビリティテスト・要件整理・デザイン制作を反復するプロセス図。適切な段階へ立ち返りながら進めることで、工数を削減しつつ品質を高める流れを示す。

Feature03

スタートアップの機動力と、プライムの実績。両方を持つハイブリッド。

AI駆動システム開発で成果を出す鍵は、研究で得た知見をためらいなくサービスへ実装するスピードです。スパイスファクトリーはスタートアップならではの機動力で、研究からサービス化までのリードタイムを短縮し続け、この領域のトップランナーであるという自負があります。

一方で、この領域には構造的な難しさもあります。生産性が高いAI駆動システム開発は、工数を積み上げる従来の「人月」ビジネスと相性が良くありません。大企業ほどイノベーションのジレンマが働き本気で挑みにくく、小規模なスタートアップだけでは大規模システムの対応経験や24/365監視などのリソースが不足しがちです。

スパイスファクトリーは、その両極のあいだに立つハイブリッドな存在です。10年以上プライム企業として実績を積み、2025年には大手SIer・株式会社DTSと資本業務提携。大規模開発・運用のケイパビリティと、当社のUI/UX設計・アジャイル開発・AI駆動の強みを掛け合わせ、挑戦的な構想を本番運用に耐える形で実装まで伴走します

スタートアップの機動力とプライムの実績という2つの円が重なるベン図。両方を併せ持つことで、挑戦的な構想を本番運用に耐える形で実装まで伴走できることを示す。

Case Study

AIDD(AI-Driven Development)
Methodologyを活用した
業務システムMVP開発支援

新規事業や業務システムのMVP開発に対し、Discovery Sprint、プロトタイプ検証、Living Spec整備、Walking Skeleton構築、AIを活用した実装、UAT・リリース準備までを支援した事例です。

関係者が同じ仕様と受入基準を持ち、AIの開発速度を活かしながら、品質・セキュリティ・運用に耐えるプロダクトを段階的にリリースできる状態を実現しました。

スコープと判断基準を初期から共有することで、AI駆動開発の速さを成果につなぐ進め方を支援しました。

堅いご挨拶も、資料の準備もいりません。
まずはお話を聞かせてください。

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