要件定義から、
AI駆動開発まで。
AIでコードを書くこと自体は、特別なことではなくなりました。 開発の速度と品質を分けるのは、「何を作るべきか」をどれだけ正確に、実装できる仕様へ変換できるかです。
Beekleは、自社開発のPM基盤「PM on Rails」を実際の開発プロジェクトで使い、ヒアリングや既存資料から要求を整理して、ユーザーストーリー・受入条件・開発タスクまで構造化。その仕様をAIエージェントへつなぎ、実装・テスト・改善を高速に繰り返します。
要件定義を速く、正確に。
そのままAIで、速く作る。
01
業務を理解し、作るべきものを絞る
要望をそのまま開発するのではなく、業務・課題・利用者を理解したうえで、本当に必要な機能を整理します。
02
PM on Railsで要件を実装可能な仕様へ
自社開発のPM on Railsで、要求・ユーザーストーリー・受入条件・タスクを構造化。なぜその要件になったのかを後から追える状態を保ちます。
03
AIエージェントで高速に実装・改善
構造化された仕様をAIエージェントへ渡し、実装・テスト・修正を高速に繰り返します。仕様が明確だから、AIの速度がそのまま開発の速度になります。
BEEKLEの開発サイクル
最初に巨大な仕様書を完成させるのではなく、このサイクルを短く回します。PM on Railsは、Beekleが自社開発し、実案件で使っているプロジェクト管理基盤です。
相談が多いのは、この5つの課題です。
どれも最初から大きな開発に入るより、まず動く形にしてから判断した方が失敗を減らせます。
新規事業を早く検証したい
アイデア段階から、無料プロトタイプ→PoC→MVP→本開発へ。大きく作る前に、小さく確かめてから投資を判断できます。
MVP・PoC開発を見る
AIで業務を効率化したい
問い合わせ対応、書類処理、定型業務の自動化など、AIが効く業務を見極めて検証します。
AI開発を見る
属人業務をシステム化したい
Excel、メール、担当者の記憶に散らばった業務を、誰でも回せるシステムへ整えます。
Web・モバイル開発を見る
社内情報をAI活用したい
散らばった文書や過去の対応をAIで横断検索し、根拠つきで答えられる状態にします。
RAGシステム構築を見る
データを活用したい
顧客情報や行動データを整理し、施策・分析・営業判断に使える状態へ近づけます。
顧客データ基盤を見る
Beekleが作れるもの
MVP・PoCでの検証から、AI・Webアプリ・モバイルアプリの本開発まで。最初に業務課題を絞り、必要な機能から動く形にします。
導入の流れ
お問い合わせから運用開始まで、段階的に進めていきます
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
見積もり・要件定義・費用相場・AI開発まで、発注者目線で解説しています
要件定義書の書き方と実例｜発注側が使えるテンプレート付き
要件定義書に何をどう書くか、EARS記法やMoSCoW法など実務テクニックをテンプレート付きで紹介。初めての発注でも成果物の質を落とさない。
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要求とは「現場が実現したいこと」、要件とは「それをシステムで作れる形に変換した仕様」。この違いを発注で使える形に整理し、現場要望をユースケース・受入条件・優先順位に変換する手順まで解説します。
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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）、プロトタイプ（200〜600万円）、本番開発（500〜1,500万円超）の3段階で整理。受託開発の見積もり内訳がわからないまま発注すると追加費用で倍額になることも。複数社の見積もりを比較する際に確認すべき5つのポイントを掲載。
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システム開発の発注側プロジェクト管理を「アクター決め → As-Is/To-Be → 要求をFM法で絞る → ユーザーストーリー＋EARS → Gherkin → 実装」の6ステップパイプラインで完全解説。各ステップの進め方と判断ポイントに直結します。
記事を読むAI受託開発の進め方｜PoCで終わらせずに本番化するための全工程と発注側の役割
AI受託開発はPoC→プロトタイプ→本番化の3フェーズで進む。各フェーズで発注側が判断すべきポイントと、検証で終わらせず本番化まで進めるための条件を実務に即して解説。
記事を読むよくあるご質問
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