Copyright ©︎ 2023 STEAH Inc. All Rights Reserved
AI駆動の導入とリソース確保を一気通貫で
Claude Code、Codex、GitHub CopilotなどのAIツールを導入しても、個人利用にとどまっていては開発組織全体の生産性は大きく変わりません。
AI駆動ラボ型開発では、貴社固有の業務仕様・設計ルール・コーディング規約・テスト基準・過去の開発ナレッジを整理し、AIが参照・活用できる環境を構築します。
さらに、日本側PM・ブリッジSEと固定エンジニアチームがそのAI環境を使い、要件整理から設計・実装・レビュー・テスト・QAまで継続して担当。
単なるAI導入支援や人員補充ではなく、貴社のシステムと開発ルールを理解したAIと専属チームが、継続的に開発できる体制そのものを提供します。
PROBLEMS
こんな課題はありませんか？
AIツールを導入したが、
個人利用に止まっている
Claude CodeやCodex、GitHub Copilotなどを導入しても、使い方が個人に任され、開発プロセス全体の生産性向上につながっていない。
設計・レビュー・テストが
属人化している
仕様判断や設計、レビュー、テストのノウハウが一部のシニアSEに集中し、確認待ちや品質のばらつきが発生している。
開発リソースが
慢性的に不足している
保守や顧客対応に追われる一方で採用も進まず、新機能開発や改善施策に十分なリソースを割けていない。
OUR SOLUTION
ステアのAI駆動ラボ型開発
AI開発基盤の構築から、
実案件を進める開発体制まで
ワンストップで提供
貴社パッケージ/プロダクトの仕様・開発ルール・カスタマイズパターン・レビュー観点・テスト観点をAIが参照しやすい形で整理し、実務で活用できるAI開発基盤を構築。そのうえで、日本側AIコンサルタント/ブリッジSEとバングラデシュ現地エンジニアが連携し、導入先ごとのカスタマイズ、保守改修、追加開発、QA、ナレッジ更新まで継続的に支援します。
OUR STRENGTH
ステアの強み・特徴
貴社固有の開発ナレッジをAI開発基盤へ
汎用的なAIツールをそのまま使うのではなく、基本仕様・設計ルール・コーディング規約・テスト基準・過去の障害履歴など、貴社固有の開発ナレッジをAIが扱える形に整理・構造化します。これにより、担当者の経験だけに依存していた知識を、チーム全体で活用できる開発資産へ変えていきます。
AIだけでなく、実務を行う専属チームまで提供
弊社のAI駆動ラボ型開発は、AI環境を構築して終わりではありません。日本側PM・ブリッジSEと固定エンジニアチームが、構築したAIを使いながら要件整理・設計・実装・レビュー・テスト・QAまで実際の開発業務を継続して担当します。採用だけに依存せず、自社システムを理解した固定チームを確保できます。
開発実務を通じてAI開発基盤をブラッシュアップ
開発中に得られた仕様変更、レビュー結果、障害情報、判断基準などをAI参照ファイルや開発ナレッジへ継続的に反映します。さらに、生産性や品質指標を測定しながらAIエージェント・SKILL・開発プロセスを改善。プロジェクトを重ねるほど顧客理解が深まり、開発速度・品質・継続性が高まる体制を目指します。
PROCESS
導入プロセス
STEP 01
現状ヒアリング
現在の開発工程、チーム構成、シニアSEへの業務集中、開発バックログ、AI活用状況などを確認します。
STEP 02
ナレッジの棚卸
仕様書、設計書、ソースコード、開発ルール、テスト基準などを確認し、AIが参照できる開発資産として整理します。
STEP 03
AI開発基盤構築
対象工程に合わせてAI参照ファイル、AIエージェント、SKILLなどを構築し、AIと人の役割分担を設計します。
STEP 04
専属開発体制を構築
日本側PM・ブリッジSEと固定エンジニアチームを編成し、顧客固有の仕様・ルール・AI環境を共有します。
STEP 05
開発実務
設計・実装・レビュー・テストなど実際の開発業務へ適用し、生産性・品質を確認しながら改善します。
STEP 06
AI基盤の継続改善
開発によって得られた知識をAIとチームへ蓄積し、必要に応じて対象工程や開発メンバーを段階的に拡大します。
WORKS
事例
Webアプリケーション/ソーシャルイノベーション
性暴力被害者向け
情報プラットフォームTHYME
Webアプリケーション/ノーコード開発
医療福祉移動サービス
の検索システム
Webアプリケーション
環境試験機関向けパッケージシステム
eaXrossシリーズ
モバイルアプリ
放置自転車管理事業をDXする放置自転車スマートシステムモバイルアプリ
FAQ
よくあるご質問
一般的な開発要員の提供だけではなく、貴社固有の仕様・開発ルール・テスト基準などをAIが扱える形に整理し、そのAI環境を専属開発チームが実際の開発業務で活用する点が特徴です。
特定のプログラミング言語やAIツールの指定はありません。ClaudeやCodexなど特定のモデルに依存しないAI基盤の構築も可能です。
はい、可能です。ただしAI基盤は、実際の開発で使いながら改善することで精度が高まるため、AI駆動ラボ型開発と組み合わせた運用をおすすめしています。
自社パッケージやBtoB SaaSなどを継続的に開発し、シニアSEへの業務集中、エンジニア不足、開発バックログ、AI活用の定着に課題を抱える企業に適しています。
最低契約期間は3か月からで、AIコンサルタント・ブリッジSE・現地PGを基本にチームを構成します。詳しい体制や契約条件はサービス資料をご確認ください。
準委任型の契約となり、必要な人員やAI基盤の構築範囲によって料金が異なります。詳細はサービス資料をダウンロードいただくか、お問い合わせください。