要件整理、設計、実装、審査、運用を分断しません。事業責任者が伝言と調整ではなく、次に何を作るかの判断へ集中できる状態を作ります。
いまの業務で困っていることを確認します
社内のエンジニアリソースが限られており、新規開発や既存システムの改修に時間がかかっている
既存システムの技術的負債が蓄積し、新機能追加や改修に時間とコストがかかる
脆弱性診断から監査、インシデント対応まで引き受けます。取引先のセキュリティチェックシートに答えられる状態を保てます。
システムの使いづらさによるユーザーからの不満や、業務効率の低下が発生している
SERVICE PACKAGE
「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。
要件が固まっていない段階から入り、動くものを確認しながら仕様を固め、実装・テスト・公開・運用まで一つのチームで進めます。
SCOPE / 前提・境界
機能数・連携先・非機能要件によって期間と費用は変わります。最初に固定し切らず、優先順位と受入条件を合意して段階的に進めます。
どのような課題を、どう実装に落としたか
課題
先行していた他社ベンダーが約3ヶ月かけても完成に至らず、リリースの目処が立っていませんでした。
解決策
既存コードと要件を整理し直し、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。
成果
Beekleだからできたこと
フロント・バック・インフラを分断せず一つのシステムとして扱えるので、難航案件でも責任範囲の切り分けから始めず、ボトルネックを直接直せます。速さと品質が両立するかは、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たことが答えになっています。
課題
リリース済みの大規模toCアプリを、課金・広告・通知を止めないままFlutterへ移行する必要がありました。
解決策
移行しながら、要件・設計判断・却下理由・受入条件をユースケース単位で記録し、そのままE2Eテストへつなぎました。
成果
Beekleだからできたこと
「なぜこの設計なのか」をコードから推測し直さずに済むよう、判断の経緯ごと残します。担当者が変わっても仕様を追跡しながら継続開発できます。
課題
紙とベテランの記憶で回っていた倉庫業務を、例外対応や現場の判断ポイントまで含めて要件として整理し直す必要がありました。
解決策
As-Is/To-Beの整理から受け入れ基準の定義、設計、実装までを一気通貫で進め、スキャンや実機端末に対応する倉庫システムを構築しました。
成果
Beekleだからできたこと
要件定義から入っているので、現場の例外処理が仕様から抜け落ちません。実装だけを請けたときに必ず出る「動くけれど現場では使えない」を、上流で潰しています。
発注判断の裏側
課題
継続課金・自動マッチング・リアルタイムチャットを備えた課金制サービスを、広告やキャンペーンで人が一気に増えても止まらない形で立ち上げ、公開後は数字を見ながら課金率を上げ続ける必要がありました。
解決策
決済・マッチング・チャットの要件を切り分けたうえで、外部決済は差し替え可能なドライバとして設計。課金率を左右する導線を特定してサーバーコンポーネント中心に構成し、流入増に自動で追従するインフラをコードで管理しました。さらにBigQueryで購買データを分析し、最終的な顧客データ基盤（CDP）はDatabricks on AWS上に構築。優良顧客層を特定し、LPと課金導線の改善に反映しています。
成果
Beekleだからできたこと
サービスを作った同じチームがデータ基盤まで持つので、アプリ側のイベント設計を分析に必要な形で決められます。あとからログが足りずに測れない、という事態が起きません。決済、マッチング、インフラ、データを別々の会社に頼むと要件の境目で話が止まりますが、約11名の一体の体制で要件定義から運用改善までを持つので、どこを直せば課金率が動くかという議論がそのまま実装につながります。
技術スタック・構成
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
自社開発のPM基盤「PM on Rails」で要求・受入条件・タスクを構造化し、その仕様をAIエージェントへつないで実装。動くものへのフィードバックを要件に書き戻し、短いサイクルで再実装します。
Webとモバイルを後から分断しない構成にし、機能追加や運用改善に耐える設計にします。
公開前のチェック、ログ、権限、取引先や情シス向けの説明材料まで設計段階から揃えます。
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
フロントエンド、バックエンド、インフラを一つの体制で担当します。会社をまたぐ調整や、責任範囲の押し付け合いが発生しません。
利用が増えたときに合わせて広げられる構成にします。AWS、GCP、Azureから、費用と要件に合うものを選びます。
脆弱性診断、セキュリティ監査、インシデント対応まで包括的に対応。
公開したあとも動き続けます。24時間365日の監視と定期的な保守で、障害に気づくのがユーザーからの連絡、という状態を避けます。
仕様の精度が、AIの実装速度をそのまま開発の速度に変える
設計書を渡して実装を待つ開発ではありません。自社開発のPM基盤「PM on Rails」で要求を実装可能な仕様へ構造化し、その仕様をAIエージェントにつないで、実装・テスト・確認・要件更新を短いサイクルで繰り返します。
POINT 02
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。開発の速さと品質を決めるのは、AIへ渡す仕様の精度です。要求・受入条件・タスクが構造化されているから、AIの実装速度がそのまま事業の開発速度になります。
01
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・受入条件・開発タスクへ落とし込みます。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。
02
構造化された仕様をAIコーディングエージェントへ渡して実装します。仕様が明確なので、AIが迷わず実装でき、手戻りが減ります。
03
実装はGitHub上でコードレビューと自動テストを通し、受入条件を満たしているかを確認してから先へ進めます。
04
動くものをお客様と一緒に確認します。資料ではなく実物で判断できるので、認識のズレがその場で見つかります。
05
確認で出た気づきを、そのまま要件・受入条件に反映します。口頭の合意やチャットの中に決定事項が埋もれません。
06
要件定義→実装→確認→要件更新のサイクルを短く繰り返し、仕様と実物のズレを小さく保ったまま開発を進めます。
開発をご検討の方に、対象を絞った無料デモをご提案します。PoC（実現性や精度の検証）以降は、担当者の単価・人数・期間をもとに費用を見積もり、契約後に進めます。
ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、必要な画面と業務ロジックが動く無料デモを作ります。AI DXはまず1業務に絞り、入力・保存・条件分岐・結果の確認など、その業務を試すための処理も実装します。使用するデータと実装範囲は事前に合意します。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任（月額）で進めます。
データの状態と実現性を確認し、無料デモの対象範囲を事前に合意します。経営課題や導入方針を整理する有料コンサルティングとは別のサービスです。
職種別の単価と料金の考え方を見る発注前に確認されやすい論点をまとめています
規模にもよりますが、小規模なシステムで3-4ヶ月、中規模で6-8ヶ月が目安です。段階的なリリースも可能です。
可能です。現状の課題を詳細に分析し、段階的な改善提案と実装を行います。必要に応じて、全面的なリプレイスも検討します。
24時間365日の監視体制を整えており、障害発生時の即時対応が可能です。また、定期的な保守点検とアップデートも含まれます。
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。