01
アイデアはあるが作るべきか判断できない
新規事業やサービスの構想はあるが、本当に需要があるか、技術的に実現できるかが分からず、大きな投資に踏み切れない。
Beekle のサービス
数百万円を投じる前に、小さく動かして本開発の価値を確かめる。
アイデアを触れる形にし、顧客に使われるか、技術的に成立するか、どこまで作るべきかを判断できる材料を揃えます。
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
02
大きく作って失敗したくない
いきなり本開発に多額を投じて、完成したものが使われない・想定と違うというリスクを避けたい。投資判断の材料がない。
03
PoCがデモ止まりで本開発につながらない
試作は作ったものの、何を検証できたのかが曖昧で、次の本開発や予算化の判断ができないまま立ち消えになる。
04
新規事業で何を検証すべきか分からない
限られた予算と時間の中で、最初に確かめるべき仮説や評価基準が定まっていない。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
アイデアを「作るべきか」の判断材料へ変えます。仮説と成功基準を先に決め、実物とデータで本番化・見送り・方向転換を判断できる状態まで進めます。
PROCESS / 工程
- 1.仮説・課題の定義
- 2.成功・中止基準
- 3.簡易デモ・確認材料
- 4.PoC・実利用検証
- 5.結果の評価
- 6.本番化 / 見送り / 方向転換
DELIVERABLES / 成果物
- ✓検証仮説と評価基準
- ✓動くプロトタイプ / PoC
- ✓ユーザー・業務検証結果
- ✓技術・費用・運用上の論点
- ✓本番化・見送り・方向転換の判断材料
- ✓本番化する場合の要件・改善バックログ
SCOPE / 前提・境界
PoCの目的は本開発へ進むことではなく、投資判断を早く正しくすることです。基準を満たさなければ、無理にMVPや本開発へ進めません。
02CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発
課題
採用と配置の判断を、印象や紙の診断票ではなく心理尺度とAI分析で支えられるかどうかを、作り込む前に確かめる必要がありました。
解決策
HEXACO-100のスコアリングとLLMの構造化分析を組み合わせ、候補者レポートから職種適合、チーム相性までを実際に動く形で検証してから本開発に移りました。
成果
- PoC 2週間で作る範囲が決まった
- 本開発 約3ヶ月で構築
- PoCから本開発へそのまま移行
Beekleだからできたこと
検証で作ったものを捨てずに本開発へ引き継ぎます。PoC専用の使い捨てを作らないので、確かめた手応えがそのまま製品に残ります。
ヒアリング議事録からRFPを作り、1日で動くデモまで進めた案件
課題
構想段階で要件が言語化されておらず、動くものを早く見て方向性を確かめたいという相談でした。
解決策
ヒアリング議事録からRFP（提案依頼書）を作り、その仕様をもとに実装しました。1日で動作するデモまで進め、画面を見ながら認識を合わせました。
成果
- 議事録から1日でデモに到達
- 発注者から「イメージとずれていない」と評価
- 以降の打ち合わせを中身の検討に使えた
Beekleだからできたこと
議事録をそのままAIへ渡さず、RFPから仕様へ構造化してから実装します。速いだけでなく、発注側の認識を保ったまま速く作れます。
iroAI介護 - 介護情報マッチングプラットフォーム
課題
高齢者やインターネットに不慣れな方でも使える形かどうかを、作り込む前に確かめる必要がありました。
解決策
LINE上でタップするだけのプロトタイプを先に作り、実際の操作感で使えるかどうかを検証してから本開発に進みました。
成果
- 実物で体験を確認できた
- 本開発 約2ヶ月でリリース
- 実サービスとして公開（iro-ai.com）
Beekleだからできたこと
使う人の手元で確かめるまで作り込みません。想定利用者が高齢者の場合、机上のレビューでは判断できないからです。
03SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
検証項目の設計から入る（成功の定義を先に決める）
いきなり作り始めるのではなく、「この検証で何を確かめるか」「どうなれば成功か」を先に定義します。評価基準を決めてから作るため、PoCがデモで終わらず、次の判断につながります。
何を確かめるかが決まる
成功の基準を先に合意
デモで終わらない
SOLUTION 02
簡易デモ・検証用プロトタイプ／最短2週間のPoC
初回相談・簡易デモで方向性を確認し、実データ連携や個別業務に合わせたPoCは別途範囲を定義します。実物を確認してから、PoC（最短2週間）で実際の業務やユーザーで仮説を検証し、投資判断の材料を揃えます。
最短2週間で結果が出る
PoC前に論点を絞れる
投資判断の材料が揃う
SOLUTION 03
PoCから本開発への地続きの移行
検証で得た学びと作ったものを、本開発にそのまま引き継ぎます。検証フェーズと本開発を同じチームが担当するため、作り直しの無駄を抑え、スムーズに本番化できます。
学びを本開発に引き継げる
作り直しの無駄がない
同じチームが本番まで見る
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
技術選定から運用まで、必要な範囲をまとめて引き受けます
検証設計（仮説と評価基準の定義）
何を検証し、どうなれば成功かを先に決めます。動いたけれど進めてよいか分からない、という状態で止まりません。
簡易デモ・検証用プロトタイプ／最短2週間のPoC
初回相談・簡易デモで方向性を確認し、実データ連携や個別業務に合わせたPoCは別途範囲を定義します。実物を確認してから、PoC・MVP・本開発へ進むかを判断できます。
生成AIを使ったPoCに対応
ChatGPTやClaude、RAGを使った検証にも対応します。業務で使えると言える状態の定義から一緒に決めます。
PoCから本開発・運用までの一貫体制
検証で作ったものと学びをそのまま本開発へ引き継ぎます。別の会社に渡して一から説明し直す必要がありません。
課題・アイデアから本開発まで、一つの標準プロセスで
簡易デモ→PoC→MVP→本開発。どの段階からでも始められます
1
STEP 1：課題・アイデア
2
STEP 2：簡易デモ・確認材料
3
STEP 3：PoC
課題やアイデアの段階から、簡易デモ、PoC、MVP、本開発へ。Beekleはこの流れを標準プロセスとして持ち、各段階の終わりに「次へ進むか、やめるか」を判断できる材料を出します。
01
STEP 1：課題・アイデア
何を確かめたいかを整理し、検証したい仮説と評価基準を先に決めます。構想段階の相談から始められます。
02
STEP 2：簡易デモ・確認材料
コア機能に絞った動くものを作ります。触ってから、PoCや本開発へ進むかを判断できます。
03
STEP 3：PoC
実際の業務データやユーザーで仮説を検証します。最短2週間、先に決めた評価基準に沿って結果を出します。
04
STEP 4：MVP
検証を通った価値だけを、必要最小限の機能で製品化します。使われない機能を作り込みません。
05
STEP 5：本開発
検証で作ったものと学びをそのまま引き継ぎ、同じチームで本番品質へ仕上げます。運用・改善まで続けられます。
06
途中でやめても、傷が浅い
各段階の区切りで投資判断をはさむので、外れた仮説に大きく投資し続けることがありません。
なぜ「作って、確かめて、修正する」を高速に繰り返せるのか
自社開発のPM基盤「PM on Rails」が検証サイクルを支える
1
仮説を、実装可能な仕様へ
2
AIエージェントで高速に実装
3
学びを要件に書き戻す
AI駆動開発だけでは、要件が曖昧なまま高速に作ってしまいます。Beekleは自社開発のPM基盤「PM on Rails」で、仮説・要件・受入基準・実装・フィードバックを短いサイクルで反復。MVP・PoCに必要な「作って、確かめて、修正する」を高速化します。
POINT 02
ヒアリングや既存資料から要求を整理し、ユーザーストーリー・受入基準・開発タスクへ構造化。その仕様をAIエージェントへつないで実装するので、検証のたびに要件を更新しながら、速度を落とさず次のサイクルへ進めます。
01
仮説を、実装可能な仕様へ
検証したい仮説を、ユーザーストーリーと受入基準まで構造化します。「何ができたら検証成功か」が曖昧なまま作り始めません。
02
AIエージェントで高速に実装
構造化された仕様をAIエージェントへ渡して実装・テストします。仕様が明確だから、AIの速度がそのまま検証の速度になります。
03
学びを要件に書き戻す
触って得たフィードバックを要件・受入基準に反映し、更新された仕様で再実装します。学びが口頭やチャットの中に埋もれません。
04
判断の理由が後から追える
なぜその機能を残し、何を捨てたのか。検証の判断が記録に残るので、本開発や社内説明の場でそのまま使えます。
05RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
05FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q PoCとMVPの違いがよく分かりませんが、相談できますか？ +
はい。PoC（技術や仮説が成立するかの検証）とMVP（必要最小限の機能で価値を確かめる製品）のどちらが適しているかを含めて、目的からご提案します。
Q PoCにはどのくらいの期間・費用がかかりますか？ +
初回相談・簡易デモは費用をいただきません。その先のPoCは、実データ・実業務フロー・精度検証・セキュリティ要件などを含めて別途範囲を定義します。PoCは最短2週間が目安ですが、検証範囲によって変わるため、まず確かめたい仮説をうかがって設計します。
Q PoCがデモで終わって本開発につながらないか不安です。 +
着手前に「何をもって成功とするか」を定義し、評価基準に沿って検証します。検証で作ったものと学びは同じチームが本開発へ引き継ぐため、デモ止まりになりにくい進め方です。
Q アイデア段階・新規事業の構想段階でも相談できますか？ +
はい。何を検証すべきかが定まっていない段階からのご相談を歓迎します。最初に検証したい仮説と評価基準の整理からお手伝いします。
Q 生成AIを使ったPoCも依頼できますか？ +
可能です。ChatGPT・Claude・RAGなどを使ったAI活用の検証に対応し、「業務で使える」と言える状態の定義から本番化まで支援します。
問い合わせの前に
普段のAIへ、合うか聞いてみてください
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。