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AI × Human × Development

待たない。止めない。
AI駆動開発チーム。

AIが進め、人が判断する。
モックで終わらせない、本番品質のシステムを最速に。

テンプレートの組み合わせではなく、エンジニアがゼロからつくってきた本格的なシステムを、AIの速さと人の確かさで開発する月額制のチームです。
新規開発も改善も、タスクボードに入れるだけで進みます。

  • スピーディーな開発

    決めたことを、すぐ開発へ

  • 安心のサポート

    人の目で品質を担保

  • 継続的な改善

    止まらない成長を

ノートパソコンの画面を見ながら笑顔で打ち合わせをする開発チーム

Human in the Loop
AIが回し、人が決める。

要件・設計・安全性・リリースの要所で、必ず人が確認します。

About EVOLOOP

EVOLOOPとは

EVOLOOP(エヴォループ)は、AIが進め、人が要所で判断する、月額制のAI駆動開発チームです。Webシステム・業務システム・SaaS・アプリなど、さまざまなシステムをつくり、育て、新しくし続けます。

AIのコーディングツールを提供するのではありません。企業がAIを安全に、継続的に実開発へ使える「開発体制」そのものを提供します。AIが24時間、調査・実装・テストを進め、人が要件整理・設計判断・品質とセキュリティの確認・リリース判断を担います。

AI

AI Developer

24時間、調査・実装・テスト・記録を高速に回す

人

開発コーディネーター

要件整理・優先順位・進行を支え、開発を止めない

人

エンジニア

設計・品質・セキュリティ・重要な変更を確認する

仕組み

安全な開発プロセス

自動テスト・ステージング・巻き戻し・証跡で守る

EVOLOOP

Not a template

テンプレートの組み合わせでは、ない。
ゼロからの本格開発を、AI×人で最速に。

EVOLOOPは、よくあるテンプレートを利用したAI開発サービスではありません。これまでエンジニアがゼロから開発していたシステムを、AI×人で、最速かつ高品質に実装・リリースするサービスです。

6 KEYWORDS

EVOLOOPがわかる、6つのキーワード。

何を、どんなシステムに、どう始めて、どう進めるのか。

提供するもの
新規開発・継続開発・レガシー移行まで、AIが進め、人が判断する、AI駆動開発チーム
向いているシステム
Webサイト・Webシステム、業務システム、会員ポータル、予約・取引システム、SaaSなど
開発依頼の仕方
やりたいこと(タスクのチケット)をタスクボードに登録するだけ。登録の代行もできます
はじめ方
まずは最短2週間。人が要件と優先順位を整理し、実際に動くシステムの骨組みをつくります
開発の進め方
AIが調査・実装・テストを高速に回し、要件・設計・リリースの要所では必ず人が確認します
料金
月額制で、開発のたびの見積・発注は不要。対象と支援内容に合わせて個別にお見積りします

BRAND

ブランド名は「Evolution(進化)× Loop(ループ)」から。システムを進化させ続けるループと、その要所に必ず人が入る「Human in the Loop」の考え方を込めています。

AI × Human

AIの速さと、人の確かさ。
両方あるから、任せられる。

AIだけでも、人だけでもありません。それぞれが得意なことに集中するから、スピードと品質を両立できます。

AI

圧倒的な実装・テストスピードと、
見えない部分までの徹底調査

24時間、止まらない

調査・実装・テストを、夜間も休日も止めずに回し続けます。朝には、次に確認すべきことがまとまっています。

見えない部分まで調べ尽くす

既存のコードや仕様、データ構造を隅々まで読み込み、変更による影響範囲を事前に洗い出します。

すべてを記録に残す

調べたこと・変えたこと・テスト結果を、タスクごとに記録します。あとから経緯をたどることもできます。

人

全体を見渡す視点と、
品質・安全・セキュリティチェック

全体を俯瞰して判断する

事業・業務・システム全体を見渡して、設計と進む方向を決めます。部分最適にならないよう整えます。

品質と安全を守る

セキュリティ・権限・個人情報・決済など、影響の大きい変更は必ず人がレビューします。

お客様と一緒に決める

あいまいな要望を汲み取り、何から進めるべきか、優先順位をお客様と一緒に決めます。

AIの速さで進め、人の目で確かめる。
速くて、確かな開発を続けられます。

Issues

そのシステム開発、
こんな課題で止まっていませんか?

01

開発したいものが多いのに、人が足りない

新機能も改善もバックログに積み上がり、採用にも時間がかかる。

02

外注先への依頼が、遅い

相談・調査・見積・稟議・発注・アサインで、着手までが長い。

03

システムが、担当者に属人化している

「この仕様はあの人しか分からない」「辞めたら触れない」状態が続いている。

04

AIでモックは作れた。でも、本番に出せない

認証・権限・データ・セキュリティ・テスト・運用まで含めた品質に引き上げられない。

05

古いシステムが怖くて、触れられない

担当者不在、ドキュメント不足、サポート切れ、脆弱性。技術的負債が事業リスクになっている。

06

お客様を、待たせたくない

改善の遅れが顧客満足の低下や解約、競合への流出につながっている。

開発速度は、ビジネスの反応速度。

市場も、お客様も、競合も待ってくれません。だから、意思決定から実装までの時間を縮めます。

モックは、生成AIですぐ作れる。でも、それを本番でリリースできますか?

画面が動くことと、ユーザーが毎日安心して使えることの間には、いくつもの工程があります。EVOLOOPは、モックの先にある「本番までの道のり」をつくります。

ここまでは早い

モック

  1. 認証・権限
  2. データ設計・移行
  3. セキュリティ
  4. テスト・品質
  5. 運用・監視
  6. 障害への備え

ここからが、スタート

本番リリース

EVOLOOPが担うのは、ここから先のすべて。AIが速く進め、要所は人が確かめます。

AFTER RELEASE

本番リリースは、ゴールではなくスタート。

リリースした後も、ユーザーの声をもとに改善と機能追加を重ねていきます。開発の体制はそのまま。進化のループが、回り続けます。

  • ユーザーの声
  • →
  • 改善の計画
  • →
  • 開発・テスト
  • →
  • リリース
  • →
  • また次の進化へ ↻

お手元のモックやプロトタイプからのご相談も歓迎です。
今あるものを起点に、本番で使える品質まで引き上げます。

モックの本番化について詳しく見る → モックを本番にする相談

Service

こんなシステム開発を
支援します

新規開発、継続開発、レガシー移行。企画から運用まで、どの段階からでも始められます。

モックの本番化を含む、4つの活用シーンを見る

モックの本番化・新規開発・継続開発・レガシー移行。目的や状況に合わせた使い方をご紹介します。

アイデアを画面設計に落とし込む新規開発のイメージ

新規開発

市場を、待たせない。
アイデアを、すぐ開発へ。

モックで止めず、人が要件・設計・セキュリティ・運用の骨組みを整え、AIで本番品質まで高速に仕上げます。社内システムや商用サービスとして使える状態へ。

「作れた」を、「使える」に。

  • Web・業務システム
  • スマートフォンアプリ
  • PoC・検証
詳しく見る +
開発と確認を繰り返す継続開発のイメージ

継続開発

お客様を、待たせない。
改善を、すぐ開発へ。

機能要望・不具合・UI改善をバックログに眠らせません。開発の遅れが顧客満足の低下や解約につながる前に、AIと人で継続的に改善を回します。

作る。見る。直す。何度でも。

  • 機能追加・改善
  • 運用・保守
  • パフォーマンス最適化
詳しく見る +
旧いサーバーから新しい環境へ移行するレガシー移行のイメージ

レガシー移行

事業を、待たせない。
古いシステムを、次へ。

AIが既存コードを解析し、人が新しい設計を描きます。サポート切れや既知の脆弱性、古い認証方式などのリスクを見直しながら、安全な環境へ移行します。

触れないシステムを、また育てる。

  • 現状調査・分析
  • モダナイズ設計
  • データ移行
詳しく見る +

Webサイト・Webシステムから業務システム、アプリまで。さまざまなシステムに対応します。

新しくつくる、育てる、移行する。対象のシステムを選ばず、AIと人のチームで開発します。

Webサイト・システム

お客様や会員が使う、ブラウザで動くシステム。

会員サイト

予約・受付システム

ECサイト

ポータルサイト

業務システム

社内の仕事を支える、業務の流れに合わせたシステム。

受発注・在庫管理

申請・承認ワークフロー

顧客管理

勤怠・経費精算

SaaS

多くの企業に提供する、クラウド型のサービス。

BtoB向けクラウドサービス

月額課金・プラン管理

複数企業での利用

管理画面・ダッシュボード

アプリ

スマートフォンで使うアプリと、それを支える仕組み。

iOS・Androidアプリ

社内向けアプリ

API・サーバー側の開発

プッシュ通知・決済

その他

このほかにも、既存システムとの連携、データ移行、社内ツール、外部サービスとの連携など、基本的にどのようなシステムにも対応しています。「これは頼めるかな」という段階でも、お気軽にご相談ください。

AIの得意分野

複雑なロジックほど、
AIの強みが活きる。

条件分岐や計算ルール、データのつながりが多いシステムほど、人だけで全体を追いかけるのは大変です。AIは関係する処理を隅々まで読み込み、パターンを漏れなく洗い出すことが得意です。

条件が何通りあっても、すべての組み合わせを洗い出す

関係する処理やデータのつながりを、まとめて追いかける

テストを網羅的につくり、見落としを防ぐ

料金・見積の計算

多段階の承認フロー

在庫の引当

予約の空き枠計算

権限の出し分け

外部システム連携

この差が、AIの強み人だけで対応AIと人で対応シンプル複雑ロジックの複雑さ調査・確認にかかる時間長い短い

※ イメージです。

AIの得意分野

細部まで、妥協しないUI/UX。
使いやすさも、AIの得意分野。

人に頼むと「こんな細かいことまで言っていいのかな」と遠慮しがちな画面の調整も、AIなら気兼ねなくチケットに入れられます。納得いくまで何度でも磨き込めるので、UI/UXまで妥協のない仕上がりになります。

細かな調整も、遠慮なく何度でも

集計画面やダークモードなども実現

使いやすさの定石をふまえた設計

アクセシビリティにも配慮

UI/UXデザイナーによるサポートも可能です。

余白・文字サイズ

ボタンの配置

管理画面・ダッシュボード

グラフ・表の見せ方

集計・分析

ダークモード

エラー表示

スマホ対応

色のコントラスト

キーボード操作

Human in the Loop

AIに任せる。
でも、AI任せにはしない。

AIの速さは、開発を大きく前に進める力になります。その速さを安心して活かせるよう、EVOLOOPは、AIが調査・実装・テストのループを高速に回し、要件・判断・レビュー・承認の要所に必ず人が入る「Human in the Loop」の開発体制をとっています。

お客様と笑顔で打ち合わせをする担当者
  1. 01

    AIも、間違えることがある。

    AIはとても優秀ですが、ときには思い違いもあります。自動テスト・レビュー・ステージングを組み合わせ、人が確かめてから本番に届けるので、安心してAIの速さを活かせます。

  2. 02

    部分だけでなく、全体を見渡す。

    一つひとつの修正が正しくても、組み合わさると思わぬ食い違いが生まれることがあります。システム全体の設計と整合性は、人が見渡して整えます。

  3. 03

    今だけでなく、この先も見すえる。

    データが増えたときの動き、将来の拡張、権限の設定。「今動くか」だけでは見えにくいところを、人が先回りして確認します。

  4. 04

    大事なことは、人と一緒に決める。

    目的や優先順位、業務上の判断は、お客様と人が一緒に決めます。仕様にあいまいな点があれば、AIは想像で埋めずに確認してから進みます。

AIだけに任せると

速いけれど、見落としが心配。

スピードは出ますが、思い違いやセキュリティ上の見落としに気づきにくくなります。

人がすべてを見ると

安心だけど、時間がかかる。

すべてを人がレビューすると、人の時間に合わせた、これまでの開発の速さに戻ってしまいます。

EVOLOOPは

リスクに応じて、
人が要所を見る。

速く進めてよい仕事はAIで進め、慎重に進めるべき仕事は人へ自動的にエスカレーションします。

02調査・設計案AI04実装・テスト・記録AI01決める人03判断人05レビュー人06承認人AI-DRIVEN LOOP手を動かすのはAI。決めるのは人。番号を押すと詳しく見られます

LOOP

開発の大部分は、AIが進める。
人は、要所を決める。

方向が決まったタスクは、AIが調査・設計案づくり・実装・テスト・記録まで一気に進めます。夜間や休日も止まりません。人が関わるのは、方向を決める・迷いに答える・レビューする・承認する、という要所だけです。

  1. 01 やりたいことと、優先順位を決める 人
  2. 02 事前に調べ、設計案をつくる AI
  3. 03 質問に答え、方針を判断する 人
  4. 04 実装・テスト・記録まで一気に進める AI
  5. 05 エンジニアがレビューする 人
  6. 06 ステージングで確かめ、承認する 人

違えばURL・画像・コメントを付けて戻し、もう一度。人の判断を挟みながら、進化のループを回し続けます。

作業の大半はAIが担い、人は判断とレビューに集中します。

工程 AIの主な役割 人の主な役割
調査 既存のコード・仕様・データ構造を読み込み、影響範囲とリスクを洗い出す —
設計案 実装の進め方を複数案つくり、長所と注意点を整理する 方針を選ぶ
実装 コードを書き、画面・処理・データの変更をまとめて作り込む —
テスト テストを作成・実行し、見つかった不具合を自分で修正する —
記録 変更内容・テスト結果・リリースノート・ドキュメントを作成する —
レビュー 変更点の要約と、人が見るべき確認ポイントを提示する 内容を確認する
本番反映 反映の準備・自動化から、結果の報告まで行う ステージングで確かめ、承認する
高リスクな変更詳しく認証・個人情報・決済・DB・インフラ 影響範囲の調査とテストを、より手厚く行う レビュー必須エンジニアが必ず確認する

人が見るのは、方針を選ぶ・レビューする・承認する、という要所だけです。それ以外の作業は、AIが進めます。

「AIを信じてください」ではなく、証跡で信頼をつくる。

何を調べ、何を変え、なぜそう判断し、どう試し、誰が確認したか。すべてを開発の記録として残し、見える状態にします。

  1. 01

    何を調べたか

  2. 02

    何を変えたか

  3. 03

    なぜそう判断したか

  4. 04

    どう試したか

  5. 05

    誰が確認したか

Why EVOLOOP

EVOLOOPが
選ばれる理由

確かな技術力と実行力で、
AI開発をビジネスの
成果につなげます。

  • TECHNOLOGY
  • PEOPLE
  • PROCESS
  • BUSINESS GROWTH

アイデアを、
確かな価値に。

01

圧倒的なスピード

細かいタスクも滞りなく。1日あたり50〜100タスクの実装も可能です。

高速につながるデータの光のイメージ

50〜100

タスク/日

短い

リードタイム

迅速な

価値提供

02

安心の人のサポート

要件整理・仕様整理からセキュリティ・運用まで、経験豊富なエンジニアが伴走します。

エンジニアが笑顔でお客様の開発を支える様子

経験豊富な

エンジニア

上流から

運用まで

継続的な

サポート

03

つくるたびに、仕様が残る

開発の記録から仕様書・設計書・運用ドキュメントを自動生成。「あとから書く」必要はありません。

ノートパソコンで仕様の図を確認する手元

自動

ドキュメント生成

常に最新

の状態を保持

ナレッジ

の資産化

04

開発を止めない

AIが迷ったら必ず確認。リスクは人がフォローし、プロジェクトを止めません。

担当者が笑顔で進行を相談する様子

リスクの

早期検知

人による

最終確認

安定した

プロジェクト推進

Speed & Growth

最短2週間で、動く骨組みを。
その後6週間で、開発を加速。

いきなりAIに任せません。最初に人が理解し、AIが安全に走れる土台をつくります。その後は、ビジネスの成長に合わせてどんどん機能を拡張していきます。

※ 初期構築にかかる期間は、開発したいシステムの難易度により異なります。まずはご相談ください。

チームでパソコンの画面を確認する様子

PHASE 01

最短2週間

システムの骨組みを構築

事業・業務・利用者・既存環境を、人が徹底してヒアリング

要件整理

目的・機能・優先度を整理

基本設計

システムの骨組みを設計

プロトタイプ

主要機能を素早く実装

動作確認

実際に触ってフィードバック

PHASE 02

6週間

継続的に開発できる体制へ

お客様ご自身、またはヒアリングした私たちがチケットを入れて、AI開発を回す

ボードの例:販売・在庫管理システム(受注・請求・在庫)の開発

体制づくり

チームと開発環境を整え、土台をつくる

継続開発

優先度の高い機能から、速く実装する

テスト・改善

自動テストとレビューで品質を保つ

運用・グロース

データをもとに、機能を育て拡張する

8週間後の状態

チケットの運用が定着

AIが従う開発ルールを整備

レビューとリリースの流れが確立

スピーディーに始めて、
継続的に成長する。

その後は、自社中心で回す、人の伴走を続ける、保守中心へ移る。状況に合わせて体制を選べます。

早く価値を確認

最短2週間で動くものが見えるから、方向性をすぐに判断できます。

継続的に開発

体制が整い、スピードを落とさずに、機能を次々と拡張できます。

ビジネスの成長を加速

アイデアを継続的にカタチにし、事業の競争力を高めていきます。

Price

料金について

EVOLOOPの料金は、AIの利用料ではありません。AI開発・開発基盤・安全性・人による確認と支援を組み合わせた、開発体制の料金です。対象のシステムやご支援の内容に合わせて、個別にお見積りします。

料金の決まり方を見る

月額制・開発のたびの見積は不要・最大2ヶ月返金保証

よくある質問

FAQ

AIだけで開発するのですか?

いいえ。要件や仕様の判断、影響の大きい変更のレビュー、本番に出すかどうかの判断には、必ず人が入ります。AIが速く進め、人が要所を確かめる「Human in the Loop」の考え方で開発します。

要件が固まっていなくても相談できますか?

はい。要件書がなくても構いません。今の状況やお困りごとを伺い、何から進めるかを一緒に整理するところから始めます。

AIが書いたコードの品質は大丈夫ですか?

自動テスト、エンジニアによるレビュー、ステージングでの確認を組み合わせて品質を守ります。認証・個人情報・決済・データベースなど影響の大きい変更は、必ず人がレビューします。

開発したコードは、誰のものになりますか?

開発したコードは、お客様の資産としてお客様の管理下に残ります。

合わなかった場合は、どうなりますか?

開始から2ヶ月以内であれば、全額返金いたします(最大2ヶ月返金保証)。適用条件の詳細はお問い合わせください。

Next Step

アイデアを、止めない。
一緒に、次の一歩へ。

要件書がなくても構いません。新しくつくりたい、今の開発を速くしたい、古いシステムをどうにかしたい。まずは今のお話を聞かせてください。そこから一緒に整理します。

課題 01

開発したいものが多いのに、人が足りない

なぜ起きるのか

採用には時間もコストもかかり、今いるメンバーは保守や運用で手一杯。新機能も改善もバックログに積み上がっていきます。

EVOLOOPなら

AIが調査・実装・テストを24時間進め、人は判断と確認に集中します。採用を待たずに、開発の「手」を増やせます。

  • 継続開発
  • 新規開発
  • 月額の開発体制

課題 02

外注先への依頼が、遅い

なぜ起きるのか

相談・調査・見積・稟議・発注・アサインと、着手までに手続きが重なります。小さな改修ほど割に合わず、後回しになりがちです。

EVOLOOPなら

初回の契約後は、開発のたびの見積・発注は不要。やりたいことをタスクボードに入れれば、優先順位に沿ってすぐ動き出します。

  • 見積・発注は不要
  • タスクボードで依頼

課題 03

システムが、担当者に属人化している

なぜ起きるのか

仕様や判断の経緯が担当者の頭の中にしかなく、ドキュメントは後回し。担当者が変わると、誰も触れなくなってしまいます。

EVOLOOPなら

AIの調査・判断・変更・テスト結果をタスクごとに記録し、仕様書やリリースノートとして整理。知識が会社の資産として残ります。

  • 記録・ナレッジ
  • ドキュメント化

課題 04

AIでモックは作れた。でも、本番に出せない

なぜ起きるのか

認証・権限、個人情報、データの整合性、運用・監視など、「使える」ために必要な部分はAIだけでは抜け落ちやすい領域です。

EVOLOOPなら

人が要件・設計・セキュリティの骨組みを整え、AIで本番品質まで高速に仕上げます。社内システムや商用サービスとして使える状態へ。

  • 新規開発
  • 本番品質

課題 05

古いシステムが怖くて、触れない

なぜ起きるのか

担当者の不在、ドキュメント不足、サポート切れ。影響範囲が読めないため、改修も移行も手を付けられなくなっています。

EVOLOOPなら

AIが既存コードを解析して現状の仕様を整理し、人が新しい設計と移行計画を描きます。リスクを見直しながら、安全に移行します。

  • レガシー移行
  • 現状調査

課題 06

お客様を、待たせたくない

なぜ起きるのか

要望や不具合への対応が遅れるほど、満足度は下がり、解約や競合への乗り換えにつながります。

EVOLOOPなら

改善を細かく切って、継続的にリリース。夕方に頼んで翌朝には確かめられるスピードで、開発を回し続けます。

  • 継続開発
  • 夜に頼んで朝確認

サービス|新規開発

市場を、待たせない。アイデアを、すぐ開発へ。

対象となるシステムの例

SaaS・Webサービス、社内・業務システム、会員・予約・決済などの機能を組み込んだWebシステム、スマートフォンアプリ。

進め方

  1. 事業・業務・利用者を伺い、要件と優先順位を整理
  2. 認証・権限・データ設計を含む「動く骨組み」をつくる
  3. タスクボードで機能を追加し、本番品質へ仕上げる

最初の期間(最短2週間)で行うこと

事業・業務・利用者を伺って優先順位を整理し、AIが安全に走れる土台と、動く骨組みをつくります。

サービス|継続開発

お客様を、待たせない。改善を、すぐ開発へ。

対象となるシステムの例

稼働中のサービスや業務システムの機能追加、不具合修正、UI改善、パフォーマンス改善。

進め方

  1. 現在のコードをAIが調査し、影響範囲を把握
  2. 要望を小さなカードに分けて、優先順位を付ける
  3. 改善を継続的にリリースし、記録を残す

最初の期間(最短2週間)で行うこと

既存の環境とコードを把握し、開発環境とステージングを整えて、最初の改善をお届けします。

サービス|レガシー移行

事業を、待たせない。古いシステムを、次へ。

対象となるシステムの例

古い言語やフレームワーク、サポートが切れたミドルウェア、ドキュメントのない社内システム。

進め方

  1. AIがコードを解析し、現状の仕様を見える化
  2. 人が新しい設計と移行計画を描く
  3. 段階的に移行し、移行後も継続開発へ

最初の期間(最短2週間)で行うこと

現状の調査と仕様の見える化、リスクの洗い出しを行い、移行の方針を整理します。

AIと人の役割分担|調査

調査は、AIが一気に進める

AIがやること

既存のコード、仕様、データ構造を読み込み、変更がどこに影響するか、どんなリスクがあるかを洗い出します。人なら何日もかかる調べものを、短い時間で済ませます。

人がやること

基本的にはありません。仕様の分かれ目が見つかったときだけ、AIからの質問に答えていただきます。

AIと人の役割分担|設計案

設計案は、AIが比べて整理する

AIがやること

実装の進め方を複数つくり、それぞれの長所・注意点・影響範囲を整理して示します。

人がやること

示された案から方針を選びます。迷うところは、エンジニアやコーディネーターに相談できます。

AIと人の役割分担|実装

実装は、AIが速く進める

AIがやること

画面・処理・データの変更をまとめて実装します。夜間や休日も止まらずに進みます。

人がやること

基本的にはありません。動くものができたら、ステージングで確かめていただきます。

AIと人の役割分担|テスト

テストも、AIが作って回す

AIがやること

テストを自分で作成・実行し、見つかった不具合はその場で修正します。直したあとも、テストを流し直して確かめます。

人がやること

基本的にはありません。テスト結果は記録として残るので、いつでも確認できます。

AIと人の役割分担|記録

記録とドキュメントも、AIが残す

AIがやること

変更した内容、テスト結果、判断の経緯を記録し、リリースノートや仕様書の形に整えます。

人がやること

重要な内容だけ、人が確認してから最新版にします。

AIと人の役割分担|レビュー

レビューは、AIが準備し、人が確かめる

AIがやること

変更点の要約と、「ここを見てほしい」という確認ポイントをまとめて示します。

人がやること

エンジニアが内容を確認します。AIが要点を整理しているので、レビューの時間を短くできます。

AIと人の役割分担|本番反映

本番反映は、AIが準備し、人が承認する

AIがやること

反映の準備や自動化、反映後の結果報告までを行います。

人がやること

ステージングで実際に触って確かめ、承認していただきます。いつ本番に出すかは、お客様が決めます。

AIと人の役割分担|高リスクな変更

高リスクな変更は、必ず人がレビューする

AIがやること

認証・個人情報・決済・データベース・インフラなど影響の大きい変更では、影響範囲の調査とテストをより手厚く行います。

人がやること

エンジニアが必ずレビューします。権限の漏れ、情報の扱い、金額や状態の流れ、データの戻し方などを重点的に確認します。

AIと人の役割分担|本番反映

本番反映は、なぜ人が確認するのか

理由

いつ・何を本番に出すかは、事業のタイミングに関わる判断です。

具体的には

原則としてステージングで実際に触って確認したうえで、承認ルールに沿って本番へ反映します。

STEP 01|決める(人が判断)

やりたいことと、優先順位を決める

この工程でやること

作りたい機能や直したいことを、タスクボードにカードとして入れるだけで始められます。ご自身で入れるのが難しければ、私たちがヒアリングしてカードに起こします。要件がまだ曖昧でも大丈夫です。

ここがポイント

何を、どの順番で進めるかは事業の判断です。ここはAIに任せず、担当コーディネーターがお客様と一緒に整理して決めます。

  • タスクボードに入れるだけ
  • コーディネーターが伴走

STEP 02|調べる(AIが進める)

事前に調べ、迷えば質問する

この工程でやること

AIが既存のコードや仕様を読み込み、影響範囲・リスク・実装案を整理します。

ここがポイント

仕様の分かれ目に当たったら、AIは勝手に決めません。「全件出力か、検索結果のみか」のような質問として、お客様に返します。

  • 影響範囲の調査
  • 実装前の質問

STEP 03|判断(人が判断)

質問に答え、方針を判断する

この工程でやること

AIからの質問に、コメントで答えるだけです。迷うところはコーディネーターに相談できます。

ここがポイント

回答を受けたAIは、前提をもう一度確かめてから実装に入ります。認識のズレを、作り直しになる前に止められます。

  • コメントで回答
  • 手戻りを防ぐ

STEP 04|実装・テスト(AIが進める)

実装・テストし、記録を残す

この工程でやること

AIが実装とテストを進めます。夜間や休日も止まらずに進むため、待ち時間が短くなります。

ここがポイント

変更した箇所とテスト結果は、開発の記録として残ります。「いつ・何を・なぜ変えたか」を、あとから誰でも追えます。

  • 夜間・休日も進む
  • 変更履歴が残る

STEP 05|レビュー(人が判断)

エンジニアがレビューする

この工程でやること

AIが書いたコードを、エンジニアが確認します。

ここがポイント

認証・個人情報・決済・データベースなど、影響の大きい変更は必ず人のレビューを通します。AIだけで本番に出ることはありません。

  • 高リスク変更は必須
  • 人の目で確認

STEP 06|承認(人が判断)

ステージングで確かめ、承認する

この工程でやること

本番と同じ環境(ステージング)で、実際に画面を触って確認します。

ここがポイント

イメージと違えば、URL・画像・コメントを付けて戻すだけで、もう一度ループが回ります。本番に出すタイミングは、お客様が決めます。

  • 実際に触って確認
  • 反映の時期を選べる
開発記録のサンプル

チケット:2段階認証の実装

本番反映済み
  1. 何を調べたか

    ログイン処理・会員データ・セッション管理の仕組みを調査。ログイン画面、管理画面、スマートフォンアプリ向けの窓口の3か所に影響があることを確認。

  2. 何を変えたか

    ログイン後に確認コードを入力する画面を追加し、認証の流れに確認ステップを追加。会員ごとに2段階認証を有効にできる設定を追加。

  3. なぜそう判断したか

    既存の会員への影響を抑えるため、まずは「任意で有効化」から導入。コードの受け取り方法は、費用と安全性を比較して認証アプリ方式を採用。

  4. どう試したか

    自動テスト正しいコード・誤ったコード・期限切れ・再送信のパターンを確認。ステージング本番と同じ環境で実際にログインして動作を確認。

  5. 誰が確認したか

    認証に関わる高リスクな変更のため、エンジニアがセキュリティの観点でレビュー。その後、お客様がステージングで確認し、本番反映を承認。

※ イメージです。実際の記録の形式は、ご利用の環境に合わせてご案内します。