ソフトウェア開発キャリア20年超のシニアエンジニアが、
AIを全面的に取り入れた開発体制で、プロダクト開発に企画段階から伴走します。

AIの普及により、サービス開発の最初の一歩は格段に踏み出しやすくなりました。一方で、事業として運用に耐える品質に仕上げ、成長に合わせて育てていくには、経験に基づいた技術判断が必要になります。

CTOを置くほどのフェーズではない。開発チームを組むには早い。けれど技術面を丸ごと任せられる相手が必要。そういった状況で、月額固定のパートナーとして開発に伴走しています。

経験が意味を持つ領域

一見シンプルな要件の裏にある、運用フェーズで表面化するリスクを設計段階で見抜くこと。
決済、認証、大量アクセス対応、マルチテナント設計といった領域で、実地の経験に基づいた選択ができること。
漠然とした構想を、数回の対話で実現可能な要件と優先順位に整理できること。
「作らない」という判断ができること。機能を足すことだけが正解ではないと知っていること。

AI 時代の品質と価格

AIの導入により、ソフトウェア開発の工程は大きく変化しました。コードを書く速度は飛躍的に向上した一方で、新たに生じた負荷もあります。AIが生成した大量のコードを読み、意図通りの設計になっているかを判断する作業は、従来の開発にはなかったものです。時間あたりの認知負荷は上がっており、AIから精度の高い出力を引き出すには、ソフトウェア設計への深い理解に基づいたノウハウが必要です。

また、AIが生成するコードは一見動作しますが、長期運用での耐久性、セキュリティ、拡張性、エッジケースの処理といった観点では、人間による設計判断と品質管理が不可欠です。AIの普及によって開発の敷居が下がった分、むしろ品質面での懸念は高まっていると言えます。

AIの出力を正しく評価し、本番環境に出せる品質に仕上げる判断力。AIに対して的確な設計意図を伝える指示力。これらが、工数の削減と品質の維持を両立させる鍵になると考えています。