「AIで何かやれ」と言われた。見積もりは届いた。会社を探している。それでも、これで発注していいのかを自分で判断できる材料がない。ご相談の入口は、だいたいこの状態です。
稟議の資料づくり、要件のまとめ、発注先の比較、見積もりの見きわめ。どれも、まだ何も動いていないうちの社内作業です。やりたいことだけ話してください。先に動くデモを作るので、社内で説明する材料は、それを見てからそろえられます。
AIを活用して爆速でお客様の欲しいシステムを作ったり、AIを活用してお客様の業務を効率化したりしています。
「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、初回のヒアリングで業務の困りごとを聞き、検証すべき範囲を絞り、プロトタイプを作成し動くものを見ながら社内で説明できる判断材料へ変えます。
無理だと思ったら、撤退を進めます。開発契約を取る前に、成立するかどうかと投資の範囲を確かめるためです。
MESSAGE 01
最初に作る範囲を決め切る必要はありません。業務、利用者、既存資料、判断者を整理し、何を確認すれば発注判断に近づくかを決めます。
MESSAGE 02
文章だけで合意せず、動くデモでズレと不確実性を見ます。見込みがあればPoCへ進み、無理なら撤退します。
MESSAGE 03
整理した要件、受入条件、検証結果を本開発へ引き継ぎます。上流で決めたことが、本開発でも共有されるようにします。
最初から完璧に仕様を決め切ることはできません。要件が曖昧なまま金額だけ先に決まると、認識のズレは開発が終わってから表に出ます。やり直しでコストが倍になった案件の引き継ぎを、弊社は何十件も経験しています。
なのでBeekleは、さっさと叩き台のデモを作って要件定義に使えるようにし、そのままの勢いで話し合いと修正を重ね、本番運用まで爆速で持って行きます。
完成してから出たズレの手戻りは、最初の見積もりの外側にあります。予算を取り直すところからやり直しです。
動いてはいるのに現場が開かないシステムは、費用だけが残ります。止める判断も社内では出しにくくなります。
判断が止まっている数ヶ月のあいだも、現場の手作業と問い合わせ対応は続いています。
出典：帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査」2026年3月、有効回答1万312社
失敗するかどうかを確かめるコストは以前より下がりました。ヒアリングして大体どこに失敗要素があるかデモで確かめてしまえば、大体不確実性がどこにあるかわかります。AIで実装が速くなったぶん、紙の上で何ヶ月も詰めてから発注するのではなく、先に動くものを見てから決めた方が良いです。
判断を間違えても、損害が小さいうちに気づけます。議事録から提案依頼書を起こしてその日のうちに動くデモを出した案件も、大手商社の新規事業を1週間で立ち上げた案件もあります。
最初のデモは0円です。相見積もり、稟議、どこにお願いするかの検討と悩む時間、目の前の動くシステムでスキップできます。あとは実際に使えるか確かめて改善するだけです。
そもそも生成AIで効果が出ない事が多いのは、生成AIに限ったことではなく、システム開発あるあるで、何をもって成功とするかを決めないまま作り始めるからです。MITの調査では、生成AIの取り組みの約95%が本番に届いておらず、内製での失敗率は外部と組んだ場合の約2倍でした。基本的にはコミュニケーション不足によって起こります。
作るものを描く前に、どの業務のどの数字を動かすのかを決めます。ここが決まっていれば、終わったときに効果を社内で説明できます。決めずに作った分は、動いても効果を説明できません。
文章での合意はやめて、触れる画面を見ながら認識を合わせます。「思っていたのと違う」は、動くものを触った瞬間に出ます。そこで直す方が、作り終えてから直すより安く済みます。
一度で当てにいかず、短い周期で作り直します。繰り返すほど、お客さまの業務フローに合うゴールへ寄っていきます。最初の想定どおりに作り切ることを目的にしません。
コンサル会社、一般的な開発会社、Beekleの違いは、どこまで同じチームで判断材料を作れるかです。比較の軸は、私たちが引き継いだ案件で実際に止まっていた場所から何度も巻き返しています。
| 判断軸 | コンサル会社 | 一般的な開発会社 | Beekle |
|---|---|---|---|
| 課題整理から実装まで | 実装は別会社になる場合がある | 要件確定後が中心になりやすい | 同じチームで判断材料から本開発まで |
| 動くものによる検証 | ケースによる | 開発後の確認になりやすい | 発注前にプロトタイプで確認 |
| 見送り判断 | 選択肢に含められる | 発注前提になりやすい | 無理なら撤退を進める |
最初から開発契約を前提にせず、何を確かめ、どこまで投資するかを段階的に決めます
発注前に何を確かめるべきか
役割分担・確認内容
作りたいものが決まっていなくても、業務、利用者、現行資料、判断者を確認します。必要に応じて既存デモまたは簡易デモを見せながら、何を検証すれば発注判断に近づくかを整理します。
Beekleがすること
お客様にお願いすること
この段階で決まること
発注前に何を確かめるべきか
実案件
実案件では、ヒアリング議事録からRFPを作り、その日のうちに動くデモまで進めました。発注者から「イメージとずれていない」と評価いただいています。
実物で何を確認し、何を判断するか
役割分担・確認内容
実データ連携や個別業務に合わせたPoCが必要な場合は、目的・範囲・判断基準を整理したうえで別途ご提案します。条件が合う案件では、その手前の初期検証を当社負担で行う場合があります。本開発へ進む前の判断材料を作るための限定的な検証です。
Beekleがすること
お客様にお願いすること
この段階で決まること
実物で何を確認し、何を判断するか
実案件
HR領域の案件では、PoC 2週間で「何を作るか」の範囲が確定しました。
業務に合うか。何を直せば使えるか
役割分担・確認内容
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
お客様にお願いすること
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
実案件
介護情報サービスでは、LINE上でタップするだけのプロトタイプを高齢の利用者に触っていただき、文字入力をなくす判断をしてから本開発へ進みました。
次に投資する条件。PoC・MVP・本開発のどこから始めるか
役割分担・確認内容
検証結果をもとに、次に投資する条件と見送り条件を整理します。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、投資する場合の見積もり精度が高くなります。
Beekleがすること
お客様にお願いすること
この段階で決まること
次に投資する条件。PoC・MVP・本開発のどこから始めるか
実案件
発注準備の案件では、2週間の試作で発注範囲と要件が確定し、見積もりの前提が揺れない状態になりました。
次に何を改善するか
役割分担・確認内容
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
お客様にお願いすること
この段階で決まること
次に何を改善するか
実案件
PoC 2週間から本開発 約3ヶ月で構築した案件があります。他社が約3ヶ月かけて完成に至らなかった案件を引き継ぎ、3週間で動作状態へ戻し、発注元の外部セキュリティチェックを一度で通過した実績もあります。
チャットボットのデモを1日で持っていき、不確実性を見ます。見込みがあればPoCで本格的に詰め、無理なら撤退します。
AIナレッジ検索、業務エージェント、止まっていた案件の立て直し。実際に手がけた案件を、そのとき起きたことのまま載せています。下記の期間と結果は、それぞれの案件の実績です。丸めた達成率や効果の%は載せていません。
実案件をすべて見る約3ヶ月 → 3週間
先行ベンダーで約3ヶ月停滞していた開発を引き継ぎ、3週間で動く状態に戻しました。バックエンドからインフラまで同じ体制で見ています。
外部審査を一度で通過
同じ案件で、発注元の大手企業が外部に委託したセキュリティチェックを、指摘による差し戻しなく一度で通過しました。
議事録から1日でデモ
ヒアリングの議事録から提案依頼書を起こし、その日のうちに動くデモへ。発注者から「イメージとずれていない」と確認を得ました。
Before
問い合わせ履歴とマニュアルは大量にあるのに、キーワード検索では言い回しの違いを拾えず、複数の資料にまたがる手順や例外対応を追えませんでした。
自然文で質問すると、引用元の本文を示しながら答える検索を作りました。ベクトル検索だけに頼らず複数の検索経路を統合し、回答後に根拠を検証しています。
After
Before
要求から実装・テストまでの経緯が人の頭の中にしかなく、仕様変更のたびに影響範囲を追い直していました。満たすべき条件が曖昧なままAIに実装させても、的外れなコードが増えます。
要求から要件、ストーリー、受入条件、タスク、テスト結果までをつなぎ、AIエージェントがその文脈を読んで実装できる社内システムを作りました。触ってよい範囲は権限で制限しています。
After
Before
先行していた他社ベンダーが約3ヶ月をかけても完成に至らず、リリースの目処が立ちませんでした。
既存コードと要件を読み直し、バックエンド・フロントエンド・インフラまで一貫して再構築しました。
After
業務と扱う資料を教えてください。似た案件で何をやったか、どこでつまずいたか、どのくらいで動く形になったかをそのままお伝えします。
最初の相談と、業務に合うかを見るためのデモは0円です。合わなければそこで終わりで、費用は発生しません。先にお金を払って確かめてもらう進め方はとりません。
最初の相談・デモ
0円
NDAを結んで実データを確認し、業務に合うかを判断できる無料デモまで作ります。合わなければここで終了です。
経営導入プラン壁打ち
35,000円（税別／税込38,500円）
オンライン90分。導入の順番と投資範囲を、社内で説明できる形まで一緒に整理します。
PoC以降の開発
準委任（月額）
デモで分かった課題をもとに範囲を決め、体制と期間で見積もります。時間単価は下記のとおり公開しています。
有償フェーズの時間単価（税別）
デザイナー
4,000〜5,500円 ／ 1人月160時間で64〜88万円
エンジニア
5,000〜8,000円 ／ 1人月160時間で80〜128万円
PM（プロジェクトマネージャー）
10,000円 ／ 1人月160時間で160万円
AIエンジニア
8,000円〜 ／ 1人月160時間で128万円〜
有償フェーズは準委任（月額）で、動いた時間に単価を掛けて請求します。必要な職種と人数は案件で変わるため、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・APIの利用料は実費で別途かかります。
必要な画面と業務ロジックが動くデモです。AI導入ならまず1業務に絞り、入力・保存・条件分岐・結果の確認まで、その業務を実際に試せるところまで作ります。使うデータと実装範囲は事前に合意します。
そこで終了です。費用は発生せず、違約金もありません。作る価値が薄いと分かった場合は、作らない判断も選択肢として一緒に整理します。契約を取ることより、投資に見合うかを先に確かめるためです。よかったらLINEでも交換して飲みにでも行きましょう
STEP 01
困っている業務を書いて送る
要件がまとまっていなくて構いません。今ある資料の状況と、減らしたい手作業だけ書いてください。
STEP 02
1〜2営業日で返します
確認したい前提と、進め方の案をご案内します。この時点では費用は発生しません。
STEP 03
NDAを結び、0円デモの範囲を決める
実データを見たうえで、どこまで無料で作るかを合意します。合わなければ、ここで終了です。
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。各場面で、何を確かめれば社内説明に使えるかまで整理します。
発注前の課題 01
依頼内容がまだ曖昧でも、業務・利用者・制約・優先順位を分けると、比較できる見積もりと社内説明に近づきます。
成果物サンプル: 発注判断メモ
判断材料: 受入条件
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発注前の課題 02
AIを入れる前提で話を進めず、対象業務、使えるデータ、評価基準、運用負荷を分けて初期判断します。
成果物サンプル: 評価シート
判断材料: 本番化前レビュー
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発注前の課題 03
今の業務をそのまま画面化せず、例外対応、承認、権限、データ、現場端末の制約まで分けて整理します。
成果物サンプル: 業務フローBefore/After
判断材料: 受入条件
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発注前の課題 04
現行の画面、コード、データ、外部連携、実際の運用から仕様を復元し、残す・捨てる・変えるを整理して段階的に刷新します。
成果物サンプル: 現行仕様マップ
判断材料: 残す・捨てる・変える
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発注前の課題 05
文書を入れるだけでは検索精度は上がりません。資料の種類、更新頻度、権限、回答根拠、評価質問を先に設計します。
成果物サンプル: 回答＋根拠UI
判断材料: 検索評価表
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発注前の課題 06
EC、CRM、広告、GA4、アプリログが分かれたままでは、誰に何を打つべきかを判断しにくくなります。
成果物サンプル: データ棚卸し表
判断材料: Before/After
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発注前の課題 07
要件、実装、インフラ、権限、意思決定のどこで詰まっているかを切り分け、再開に必要な材料へ戻します。
成果物サンプル: 現状診断メモ
判断材料: 再開スコープ
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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
プロジェクトの進め方 要件定義は、きれいな仕様書を作る作業ではありません。「作ったのに違う」「そこまで含むと思っていた」を防ぎ、重要な機能へ予算を集中させるための作業です。Beekleが実案件で使う、要求整理・FMによる採否判断・完成条件・テスト・変更管理までの進め方を解説します。
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見積もりの不安と対策 Webシステム開発の費用は、小規模300〜800万円、中規模800〜3,000万円、大規模3,000万円以上がBeekleの概算目安です。費用を決める6つの条件、見積もりの内訳、安すぎる見積もりの確認点、小さく始める方法を発注者向けに解説します。
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生成AIの活用と発注 生成AIの小規模検証は50〜100万円を予算検討の目安に。Beekleのゼロスタートは、まず1業務に必要な画面と業務ロジックを無料デモで実装。検証・本番開発・運用の費用の違いと、見積もりで確認すべき条件を図解します。
記事を読む発注前に不安になりやすい点を先に整理します
ここに無い質問は、発注に関する一問一答にまとめています。聞きたいことをそのまま送っていただいても構いません。
問い合わせの前に
営業資料だけでは、自社に合うか判断しにくいことがあります。社内の制約や今の状況を知っているAIに聞くと、合う理由と合わない理由が先に見えます。
まだ要件がまとまっていなくても構いません。NDA締結後に詳細を伺い、通常1〜2営業日以内に確認したい前提と次の進め方をご案内します。
