AI Enablement

AI駆動開発

速さは、AIから。価値と品質は、人間から。 AIと共に育てるプロダクト開発です。

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私たちの強み

「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

分断なく進められる会社は多くありません。

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、

人間の判断で価値と品質を守る開発を実践します。

こんな課題を抱えていませんか？

AIで速く作れても、現場で使えない。

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AIコーディングツールを使えば、画面や機能のたたき台は驚くほど早く形になります。しかし、業務の前提や意思決定の基準が曖昧なまま進めると、見た目は動いても現場で使えないプロダクトになりがちです。レビューのたびに「これは業務と違う」「誰が判断するのか」が出て、結局手戻りが増えてしまう。AIの速さを活かしたいのに、作る価値のあるものを見極める工程が追いついていないのが現実です。

仕様と実装の根拠が、追跡できない。

くわしくみる

AIが生成するコードは速く、量も出ます。しかし、どの仕様をもとに実装されたのか、どの設計判断が残っているのか、どのテストで担保されているのかが見えなければ、後から誰も安心して変更できません。ドキュメントは古くなり、コードだけが正になり、担当者が変わるたびに調査からやり直す。開発速度は上がったように見えても、仕様と実装の乖離が静かに積み上がっていくのが現実です。

動くものはあっても、本番に出せない。

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AIで実装が速くなっても、認証・権限管理・個人情報・外部連携・移行計画・運用切替は省略できません。プロトタイプは動いたのに、セキュリティレビュー、UAT、リリース判定、ロールバック手順で詰まり、現場導入が遅れてしまう。特にエンタープライズ領域では、速く作ることと安全に出すことの間に大きな溝があります。本番に耐える品質保証と運用設計まで含めて進められる開発体制が少ないのが現実です。

選ばれる3つの理由

仕様を源泉にするSpec-Driven Development（仕様駆動開発）体制

Discovery・Delivery・Securityを並走させる3トラック

AI生成コードの来歴まで追跡する品質保証

AI駆動開発を進めるとき、共通する壁は「速く作ること」と「安心して使い続けられること」を両立する難しさです。
私たちは、仕様を源泉とした開発、探索・実装・セキュリティの並走、AI生成コードの来歴管理により、スピードを品質・合意・運用に耐える成果へ変換します。
クライアントと判断基準を共有しながら、プロダクトを段階的に育てます。

仕様を源泉に、AIの速さを制御する

AI駆動開発では、コード生成の速さだけに注目すると、後から仕様の根拠が追えなくなります。

スパイスファクトリーは、仕様を静的なドキュメントではなく、開発の判断基準として扱います。業務理解、ユーザーストーリー、ドメインモデル、非機能要件、受入基準をLiving Spec（生きた仕様書 — 開発中も継続的に更新される判断基準）として継続的に更新し、実装はその最終工程として位置づけます。

AIには曖昧な依頼ではなく、構造化された意図を渡す。だからこそ、速さを保ちながら、変更やレビューに耐える開発を進められます。

探索・実装・セキュリティを並走させる

「何を作るか」を探索するDiscovery（探索）、「どう作るか」を実装するDelivery（実装）、そして安全に出せるかを担保するSecurity（セキュリティ担保）を、順番ではなく並行して進めます。

初期段階ではEventStormingやプロトタイプを通じて業務の本質をつかみ、同時にアーキテクチャ、データ、セキュリティの論点を早期に洗い出します。AIで実装が速くなる時代だからこそ、人間による合意形成と品質ゲートを明確にし、作る前・作っている途中・出す前の判断を止めずに回します。

本番運用に耐える証跡と基盤を残す

プロトタイプが動くだけでは、エンタープライズの現場には出せません。

スパイスファクトリーは、Walking Skeleton（本番相当の最小構成）を早期に立ち上げ、インフラ、外部連携、認証、監視、運用切替のリスクを前倒しで検証します。

さらに、Contract Baseline Package（受入基準を固定する成果物）で品質基準を凍結し、AI Provenance Log（AI生成コードの来歴記録）でAI生成コードの出どころを追跡可能に。要件、設計、実装、テスト、リリースまでを追跡できる状態にし、速く作ったものを安心して育てられる基盤へつなげます。

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。

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まずはコーヒーでも飲みながら、気軽に。
東京・関西・九州。あなたの近くで、顔を合わせて進められます。

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よくあるご質問

支援範囲や費用はどのように決まりますか

支援範囲は、対象プロダクトの規模、リスク、既存システム連携、求めるリリース時期によって設計します。まずはDiscoveryやプロトタイプから始め、仕様・スコープ・品質基準が固まった段階でMVP実装やリリース準備へ進む形が基本です。費用はスコープ定義後にご提案します。小さく始めて、成果を見ながら拡張する進め方も可能です。

開発期間はどのくらいを想定すればよいですか

対象範囲によって変わりますが、小規模な検証・MVPであれば4〜8週間、標準的なプロダクト開発では3〜6ヶ月程度が目安です。ただし、外部連携、セキュリティ要件、データ移行、関係者数によって期間は変動します。初期段階で、何をいつまでに意思決定し、どの範囲を最初のリリースに含めるかを整理します。

仕様が固まっていない段階でも相談できますか

はい、可能です。AI駆動開発では、最初からすべての仕様を固定するよりも、Discovery Sprintやプロトタイプを通じて、業務理解と価値仮説を具体化していく進め方が有効です。ただし、実装フェーズに入る前には、受入基準や優先順位を明確にする必要があります。曖昧な構想を、開発に耐える仕様へ育てるところから支援します。

AIでコードだけ作ってもらうことはできますか

部分的な技術支援は可能ですが、コード生成だけを切り出すことは基本的におすすめしていません。AIが速くコードを書いても、仕様、設計、テスト、セキュリティ、運用の判断基準がなければ、後から手戻りや保守リスクが大きくなります。私たちは、AIを活用しながらも、人間のレビューと合意形成を組み込んだ開発体制を重視します。

セキュリティや監査対応は含まれますか

はい、初期段階から確認します。認証・認可、個人情報、外部連携、ログ、権限管理、脆弱性対応など、プロダクトのリスクに応じて必要な設計・レビューを行います。高リスク領域では、人間による承認ゲートを明確にし、AI生成物の扱いも記録します。医療、金融、公共、上場企業の情報システム部門向け案件では、より慎重な進め方を設計します。

自社の開発チームと一緒に進められますか

はい、可能です。スパイスファクトリーがすべてを受け持つ形だけでなく、クライアントのPdM、エンジニア、デザイナー、情報システム部門とワンチームで進める形にも対応します。役割分担、レビュー方法、AIツールの利用ルール、仕様管理の方法を最初に整理します。将来的な内製化を見据え、ナレッジ移管や開発プロセスの定着も支援します。

契約形態は請負ですか、準委任ですか

案件のフェーズによって最適な契約形態を設計します。構想探索、Discovery、仕様整理のように不確実性が高い領域は準委任、MVP実装やリリース準備のようにスコープと受入基準が固まった領域は請負を組み合わせることがあります。契約前に、成果物、意思決定ゲート、変更管理の考え方をすり合わせます。

他のAIサービスと迷っています。どこから始めるべきですか

まずは作りたいプロダクトの構想をご相談ください。新規事業や業務システムをAIの実装速度を活かしてつくりたい状態なら本サービス「AI駆動開発」が適切です。組織のAI活用を底上げしたい場合は「AIイネーブルメント」、既存レガシーシステムを刷新したい場合は「AIモダナイゼーション」、構想段階から事業・業務・データを横断して設計したい場合は「デジタル変革アーキテクチャ支援」もあわせてご検討ください。Discovery Sprintから、最適な進め方を一緒に整理します。