先に、実案件の変化を見てください。
工程説明よりも、判断材料になる数字を先に出します。
業務課題を、
発注判断に使える実物へ。
「何を作るべきか」が曖昧なまま見積もりや開発に入ると、作った後に認識のズレが出ます。 Beekleは、業務の困りごとを聞き、検証すべき範囲を絞り、動くものを見ながら進むか止めるかを判断できる状態にします。
口頭の合意やチャットの断片で進めず、受入条件、確認結果、次に見るべきリスクまで残します。社内説明や見積もり比較に使える材料へ変えるためです。
まず決めるのは、作る範囲ではなく、確かめるべき問いです。
01
誰の、どの業務を軽くするかを決める
要望リストではなく、利用者・業務フロー・困っている場面から、検証すべき一点を絞ります。
02
進む/止める判断基準を先に置く
削減時間、使う人、必要なデータ、受入条件を決め、動いた後に何を見ればよいかを明確にします。
03
実物を見て、認識差をその場で直す
資料ではなく画面やデモで確認し、ズレた点を要件へ戻してから次の開発へ進みます。
発注前に止まりやすい場面から選べます。
技術カテゴリではなく、いま社内で起きている困りごとから見てください。各入口で、何を確かめれば進む/止めるを判断できるかまで整理します。
発注前の詰まり 01
要件が固まらず、見積もりや社内合意が進まない
まず業務の問いを絞り、画面やデモで確認できる形にします。比較不能な見積もりに入る前に、必要な範囲と判断基準を揃えます。
MVP・PoC開発で確かめる
発注前の詰まり 02
AI導入を任されたが、どの業務から試すか決められない
AIを入れる前提で進めず、削減時間、必要データ、評価基準を分けて見ます。いま着手すべきでない場合も理由を出します。
AI導入支援を見る
発注前の詰まり 03
Excel・メール・担当者の記憶に業務が散らばっている
WEBアプリ・モバイルアプリのどちらでも、伝言ゲームを減らし、追加開発でも壊れにくい形へ整理します。
WEB・モバイル開発を見る
相談から、進む/止める判断まで
最初から本開発を前提にせず、何を検証し、どこで投資判断するかを段階的に決めます
お問い合わせ・業務理解
課題や実現したいことをお聞かせください。オンラインまたは訪問でのヒアリングで、何を検証すべきかを一緒に決めます。
Beekleがすること
- 業務フロー・利用者・課題の整理
- 検証すべき仮説のご提案
お客様にお願いすること
- 現行業務・資料・関係者の共有
この段階で決まること
何を検証するべきか（検証仮説）
ゼロスタート開発（検証用プロトタイプ）
初期費用0円最重要の仮説を確認できる検証用プロトタイプを開発します（成果物の譲渡を伴う納品ではありません）。
Beekleがすること
- コア機能に絞った検証用プロトタイプ開発
- 実業務で試せる形でのお試し提供（検証用）
お客様にお願いすること
- 検証用データ・サンプルの用意
- 検証担当者の参加
この段階で決まること
実物で何を確認するか
実業務での確認・効果検証
実際の業務環境で試用いただき、業務適合・要件のズレ・データ・利用者の反応を確認します。
Beekleがすること
- 代表ケースでの効果確認
- 効果の方向性・改善余地の整理
お客様にお願いすること
- 実業務に近いケースで触る
- 利用者の反応・気づきの共有
この段階で決まること
業務に合うか。何を直せば使えるか
Go / No-Go 判断
検証結果をもとに、先へ進むか・見送るかを判断いただきます。見送りの場合、開発費用の負担はありません。動く実物があるため、進む場合の見積もり精度が高くなります。
Beekleがすること
- 検証結果の整理
- 本開発の見積・進め方のご提案
お客様にお願いすること
- 社内での投資判断
この段階で決まること
Go / No-Go。進む場合はPoC・MVP・本開発のどこからか
本開発・運用改善
検証で作ったものと学びをそのまま引き継いで本開発へ。公開後も保守サポートと継続改善を行います。
Beekleがすること
- 本番品質での開発・公開
- 保守サポート・継続的な改善提案
お客様にお願いすること
- フィードバックと優先順位の判断
この段階で決まること
次に何を改善するか
発注前に読むコラム
相談前に確認されやすい、費用・要件定義・AI開発の判断材料をまとめています
要件定義の完全ガイド｜要求から実装・テスト・変更管理まで、どの順番で進めるか
要件定義をどの順番で進めればよいかを、要求、今回作る範囲、User Story、Gherkin、非機能要件・制約、レビュー、実装、テスト、変更管理、追跡まで一続きで解説します。
記事を読むWebシステム開発の費用相場｜規模別300万〜4,000万超の内訳と予算超過を防ぐ方法
Webシステム開発の費用相場を規模別に整理。小規模（業務効率化ツール・社内ポータル）300〜800万円、中規模（顧客向けWebサービス・EC）1,000〜3,000万円、大規模（基幹システム・マルチテナントSaaS）4,000万円以上。安すぎる見積もりに潜む3つの落とし穴と、発注前に確認すべきチェックポイントを掲載。
記事を読む生成AI開発の費用相場｜PoC 50万〜本番1,000万超、見積もり比較の5項目
生成AI開発の費用をPoC 50〜300万円、試作200〜600万円、本番500〜1,500万円超の3段階で整理。金額だけでなく、何を検証するための費用なのか、どこで続行・中止を判断するかまで発注側の視点で解説します。
記事を読むよくあるご質問
導入に関するご質問にお答えします
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NDA可・要件未確定でも可。通常1〜2営業日以内に、概算レンジと進め方の候補を返信します。