動いた後の変化で見る導入事例
3ヶ月停滞した開発の立て直し、議事録から1日デモ、新規事業の1週間立ち上げなど、発注前に確認したい変化から探せます。
難航案件
3ヶ月停滞 → 3週間
引き継ぎ後、動作状態まで立て直し
構想具体化
議事録 → デモ1日
発注前に画面で認識合わせ
新規事業
1週間で立ち上げ
要件・技術・インフラまで一体で対応
音声認識を用いた語学学習アプリの開発
課題
語学学習アプリで、学習者の発話を認識し、発音やイントネーションを採点してフィードバックする仕組みを実現する必要がありました。既製の変換サービスをそのまま使うだけでは、日本語のピッチアクセントの評価まではできませんでした。
- 学習者の音声をテキスト化する音声認識の組み込み
- 日本語特有のピッチアクセント・イントネーションの採点
- 会話練習から発音評価までを一貫して扱う設計
解決策
音声認識による文字起こしに加え、音響解析で日本語の発音・イントネーションを採点する仕組みを構築。会話ロールプレイと発音評価を備えた語学学習アプリとして開発しました。
- 音声認識で発話をテキスト化し、会話練習に活用
- 強制アライメントとピッチ（F0）抽出で発音・イントネーションを採点
- ピッチ曲線の類似度・音素単位の抑揚一致で採点するロジックを自作
結果
既製の音声認識では手が届かない日本語のピッチアクセントまで、自前で採点できるようになりました。学習者は講師の予定を押さえなくても発音の可否を確かめられ、講師は一対一の発音矯正に割いていた時間を会話の指導に回せます。
既製サービスで足りない部分は、目的に必要なロジックまで掘って作る
外部APIの制約でプロダクト価値を諦めず、サービス独自の評価体験を実現できます。
音声認識だけでは評価できない日本語のピッチアクセントに対し、強制アライメント、F0抽出、ピッチ曲線・音素単位の類似度を使う採点ロジックを自作しました。
Beekleは、既製APIで届かない部分を『できない』で終わらせず、必要なら下位レイヤーのロジックまで実装します。この案件では通常の音声認識では評価できない日本語のピッチアクセントに対して、強制アライメント、F0抽出、ピッチ曲線と音素単位の類似度を使った採点ロジックを自作しました。
専門ロジックの自社実装
生成AIを活用した占いアプリのMVP開発（React Native）
課題
性格診断と生成AIを組み合わせた占いアプリを、iOS・Android両対応で素早く立ち上げ、体験を検証できるMVPとして形にする必要がありました。
- 2つのOSに同時対応しつつ、短期間で動くアプリにしたい
- 診断からAI鑑定までの体験を一気通貫で確かめたい
- 課金・広告のマネタイズも含めて検証できる形にしたい
解決策
React Native（Expo）でiOS・Androidを単一コードから開発し、サーバレス構成のバックエンドと組み合わせてMVPを短期間で構築。診断結果に応じてLLMが鑑定文を生成する仕組みを実装しました。
- React Native（Expo）でiOS・Androidを単一コードから素早く開発
- Restyle・React Native PaperでUIを統一しつつ短期間で構築
- Cloudflare Workers + サーバレス構成のAPIとLLM（鑑定文生成）連携を実装
結果
診断からAI鑑定までの体験を、iOSとAndroidの両方で触れる形にしました。片方ずつ作らずに済むので、検証段階で開発費が二重にかかりません。課金と広告まで載せてあるため、使われるかどうかと稼げるかどうかを同じMVPで確かめられます。
使われるかと、稼げるかを同じMVPで確かめる
体験だけを検証して後から収益化で詰まるリスクを減らし、本開発の判断を早められます。
iOS・Android共通のMVPに診断、AI鑑定、課金、広告まで載せ、体験と収益モデルを同時に検証できる状態にしました。
Beekleは、MVPを画面だけの試作品にせず、体験と収益モデルを同時に検証できるところまで実装します。この案件ではReact NativeでiOS・Androidを共通化し、LLMによる鑑定だけでなく課金・広告まで同じMVPに載せました。利用されるかと収益化できるかを一つの実物で判断できます。
MVP・事業検証
AIマッチング機能を備えたマッチングサービスのPoC開発
課題
マッチングサービスの立ち上げを検討するにあたり、AIによる相性判定を含む中核体験を、短期間で触れて評価できるプロトタイプとして形にする必要がありました。
- 構想段階のサービス価値を、動く形で素早く検証したい
- マッチングの精度をAIでどこまで高められるかを確かめたい
- 本開発前に、体験と要件を関係者間で固めたい
解決策
募集・応募・メッセージングに加え、AIによるマッチングまでを含むプロトタイプを短期間で構築。LLMで双方の相性をスコア化し、理由を添えて推薦する仕組みを実装しました。
- LLMで相性を0〜100にスコア化し、理由付きで推薦するAIマッチングを実装
- スコアのキャッシュと並列リクエストで応答性を確保
- 募集・応募・1対1メッセージまでを一気通貫で構築
結果
構想止まりだったサービスが、関係者が実際に触れるプロトタイプになりました。相性は理由つきのスコアで返るので、AIマッチングという言葉が自社では何を指すのかを画面で確認できます。ここで固まった要件をそのまま本開発の前提にできるため、作ってから仕様を練り直す手戻りを防げます。
抽象的なAI構想を、関係者が触って判断できる形にする
「AIマッチング」の認識を画面上で揃え、本開発後の仕様の練り直しを防げます。
募集・応募・メッセージに加え、相性を0〜100でスコア化して理由付きで推薦する中核体験まで短期間でプロトタイプ化しました。
Beekleは、『AIマッチング』のような抽象語をそのまま仕様にせず、スコア・理由・ユーザー導線まで画面に落としてから検証します。この案件でも、募集・応募・メッセージに加え、相性を0〜100で返し理由を添える中核体験まで作ったことで、関係者が同じ実物を見ながら本開発の要件を固められました。
構想の具体化
インフルエンサーマッチングプラットフォームの開発
課題
大手商社の新規事業として、企業とインフルエンサーをつなぐマッチングプラットフォームを短期間で立ち上げる必要がありました。要件・技術選定からインフラまで一気に整える必要がありました。
- 新規事業のため要件・技術選定が固まっていない
- 企業とインフルエンサー双方の体験を作り込む必要がある
- 短期間で動くプラットフォームを立ち上げたい
解決策
AIを活用した開発体制で、Laravel（バックエンド）+ TypeScript（フロントエンド）+ Docker（インフラ）まで一貫して構築。1週間で動作するプラットフォームを立ち上げました。
- Laravel + TypeScript でフロント・バックを一貫実装
- Docker でインフラまで含めて構築
- 1週間で動作するプラットフォームを立ち上げ
結果
構想段階だったプラットフォームが、1週間で企業側とインフルエンサー側の双方が触れる状態になりました。要件整理から技術選定、インフラまで引き受けているため、事業側は体制づくりに時間を取られず、サービスの中身と事業性の判断に集中できます。
要件も技術も未確定な新規事業を、判断できる実物まで一気に持っていく
事業側が開発体制や技術選定に時間を取られず、サービスの中身と事業性の検討に集中できます。
要件・技術選定からLaravel、TypeScript、Dockerによる実装・インフラまで一貫して担当し、1週間で企業側・インフルエンサー側の双方が触れる状態にしました。
Beekleは、要件整理・技術選定・フロント・バックエンド・インフラを一つの開発ラインで扱えます。この案件でもLaravel、TypeScript、Dockerまで一貫して構築したため、技術選定や担当会社間の引き継ぎを待たず、要件未確定の新規事業を1週間で双方が触れる状態まで持っていけました。
新規事業の短期立ち上げ
製造業DXプロジェクト（RFP作成代行〜要件定義・開発・SEOまで一気通貫）
課題
補助金申請の要件として、発注内容を定めるRFP（提案依頼書）の提出が必要でした。社内に発注準備のノウハウがなく、業務整理から要件定義・開発、公開後の集客までを一貫して任せられる体制が必要でした。
- 補助金申請の要件としてRFP（提案依頼書）の提出が必要
- 社内に発注準備・要件整理のノウハウがない
- 業務整理から開発・集客までを一貫して任せたい
解決策
Beekleが要件整理からRFP作成を代行し、要件定義・デザイン・業務（BPO）整理・バックエンド・フロントエンド・SEOまで一貫して担当しました。
- 要件整理からRFP（提案依頼書）の作成を代行
- 要件定義・デザイン・業務整理（BPO）を一貫して実施
- バックエンド・フロントエンド開発からSEOまで対応
結果
発注のノウハウが社内にない状態から、補助金申請に必要なRFPを提出し、そのまま開発と公開後の集客まで進みました。業務整理から要件定義、開発、SEOまで窓口が一つなので、工程ごとに会社を分けたときの、引き継ぎのたびに前提を説明し直す手間がありません。約1年で、業務と集客の両方が回る形になっています。
発注準備から開発後の集客まで、事業成果に必要な工程をつなげる
工程ごとに会社を分けて前提を説明し直す負担を減らし、発注経験がなくても事業を前へ進められます。
補助金申請に必要なRFP作成から、要件定義・デザイン・BPO整理・開発・SEOまで約1年にわたり一貫して担当しました。
Beekleは、RFP作成を『発注側の仕事』、SEOを『開発後の仕事』として切り離さず、必要なら業務整理・要件定義・デザイン・開発・集客まで同じ窓口で持てます。この案件では補助金申請に必要なRFPの作成から始め、そのままシステム開発と公開後のSEOまで担当したため、工程ごとの引き継ぎで前提が失われませんでした。
事業とシステムの一気通貫支援
学習動画プラットフォームのPoC
課題
学習コンテンツをYouTubeで配信していたが、学習進捗管理ができない。生徒ごとの習熟度を把握し、効果的な学習体験を提供したい。
- 動画視聴状況の把握ができない
- 生徒の理解度テストや進捗管理が不可能
- コンテンツの検索性・整理が不十分
解決策
1週間でMVP動画プラットフォームを開発し、学習管理機能の有効性を検証。
- TypeScriptベースの動画プレイヤーと進捗管理機能
- 理解度テストとレベル別コンテンツ分類
- 生徒ごとの学習ダッシュボードで進捗可視化
結果
生徒がどこでつまずいているかを、成績が出てからではなく進捗の時点で把握できます。YouTube配信では見えなかった視聴状況と理解度がダッシュボードに出るので、声をかける相手と時期を判断できます。1週間のPoCで手応えを確かめてから本開発に進んだため、作ったのに使われないという投資の無駄を避けられました。
本開発の前に、使われる理由を最小構成で検証する
大きな予算を投じる前に、現場で価値が出るかを短期間で確かめられます。
YouTubeでは見えなかった視聴状況・理解度・学習進捗を扱うMVPを1週間で構築し、手応えを確認してから本開発へ進みました。
Beekleは、PoCで完成版を小さく再現するのではなく、次の投資判断に必要な機能へ絞って実装します。この案件では、動画配信そのものではなく『視聴状況と理解度を把握できるか』を検証軸に置き、進捗管理・理解度テスト・学習ダッシュボードを1週間で実装してから本開発へ進みました。
短期PoC・投資判断
ERPデモシステムのPoC開発
課題
Excelベースの在庫管理・受発注管理に限界を感じていたが、既製ERPは高額で導入ハードルが高い。自社に最適化されたシステムを段階的に構築したい。
- Excelでの在庫管理が属人化・ブラックボックス化
- 受発注情報が部門間で共有されず、在庫過不足が発生
- 既製ERPは機能過多で高額、カスタマイズも困難
解決策
2週間で在庫管理・受発注の基本機能をPoCとして実装し、実際の業務で検証。
- 在庫入出庫・発注管理のコア機能をTypeScriptで実装
- 部門間でリアルタイムに在庫状況を共有
- 段階的な機能拡張を前提としたモジュール設計
結果
在庫と受発注の情報が、担当者に聞かなくても部門をまたいで見えます。発注してから在庫が足りないと気づく手戻りを防げます。既製ERPを一括で入れずに必要な機能から持つ形にしたため、使わない機能に費用をかけずに始められ、2週間の試用で拡張の判断ができました。
大きなERPを入れる前に、本当に必要な業務だけを切り出して検証する
不要な機能に初期費用をかけず、自社業務に合う範囲から段階的にDXできます。
在庫入出庫・受発注・部門間共有に絞ったPoCを2週間で構築し、実業務で拡張可否を判断できる状態にしました。
Beekleは、既製ERPの機能一覧に業務を合わせるのではなく、現在のボトルネックに必要な機能だけを切り出して検証できます。この案件では在庫入出庫・受発注・部門間共有に絞ったPoCを2週間で作り、段階拡張できるモジュール構成にしたため、大規模導入の前に実業務で適合性を確かめられました。
段階導入の業務DX
Inertia.js技術検証とSPA開発
課題
既存のMPA（多ページアプリ）からSPAへの移行を検討していたが、Next.jsなどのフレームワークは学習コストが高い。バックエンドとの統合もシームレスにしたい。
- SPAフレームワークの学習コストが高く開発が遅延
- バックエンド（Laravel/Rails）との統合が複雑
- SEO対応とSPAの両立が難しい
解決策
Inertia.jsのPoCで技術検証。従来フレームワークとの親和性を確認後、本開発へ。
- 1週間のPoCでInertia.js + React + TypeScriptの実装例を作成
- Laravel/Railsとの統合がシームレスであることを実証
- SSRなしでもSEO対応可能な設計を確立
結果
SPA化のために新しいフレームワークを学び直す前提が消えました。既存のバックエンドの書き方を保ったまま画面を刷新できると1週間で実証したので、開発チームは学習ではなくこれまでの資産の上で手を動かせます。SEOと操作性の両立も設計段階で確かめてから本開発に進みました。
技術の流行ではなく、既存資産とチームの学習コストから選ぶ
新技術への移行で開発速度を落とさず、既存の強みを活かしたままUIを刷新できます。
Inertia.js + React + TypeScriptを1週間で検証し、Laravel/Railsとの親和性とSEO・SPAの両立を確認してから本開発へ進みました。
Beekleは、流行のフレームワークをそのまま採用せず、既存チームの資産・学習コスト・バックエンドとの親和性をPoCで確かめてから決めます。この案件ではInertia.js + React + TypeScriptを1週間で検証し、既存のLaravel/Rails系バックエンドを活かせることを確認してから本開発へ進みました。
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