即戦力エンジニアを採用できない
保守改修や追加開発のニーズに対して、即戦力エンジニアの採用が難しい。
自社パッケージ・プロダクト開発企業向け
貴社製品に特化した
AI駆動開発体制を
バングラデシュに
貴社パッケージ・プロダクトの仕様・開発ルール・実装パターンをAIが読み取りやすい形に整理し、AI開発基盤を構築。日本側AIコンサルやブリッジSEが伴走しながら、AIをフル活用して運用保守・追加開発・顧客別カスタマイズをご支援します。
ISSUES
チーム開発にAI駆動を組み込みたい。
チーム開発にAI駆動を組み込みたい。
でも、何から始めたらいいか分からない。
自社パッケージやプロダクトの開発現場で発生しやすい課題に、AI駆動開発ラボで対応します。
オフショア開発の品質・スピードに不満がある
仕様理解や品質、実装スピードに課題があり、オフショア開発に不安を感じている。
顧客別カスタマイズが開発を圧迫している
個別要望や細かな改修が積み上がり、保守運用や新機能開発を圧迫している。
AI駆動開発の始め方が分からない
要件整理・設計・実装・レビューなど、どの工程でAIを活用すべきか分からない。
AI活用が個人任せになっている
AI活用が個人レベルに留まり、ナレッジを組織として蓄積・更新する仕組みが整っていない。
AI駆動開発に取り組む余力がない
日々の保守改修や追加開発に追われ、AI活用の検証に必要な工数を捻出できない。
SERVICE
AI開発基盤の構築から、
AI開発基盤の構築から、
実案件を進める開発体制まで
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。
Phase 1
AI開発基盤構築
貴社既存システムの仕様・開発ルール・レビュー観点を整理し、AIが安全に参照できる開発ナレッジとして整備します。
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01 既存システム構造の整理
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02 開発ルール・カスタマイズ方針の整理
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03 SDDテンプレート作成
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04 AIプロンプト・レビュー観点整備
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05 小規模PoC・Phase 2適用計画
Phase 2
AI駆動開発体制の構築・運用
構築した基盤を使い、実案件の開発を継続支援します。
-
01 実案件の要件整理
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02 AIを活用した設計支援
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03 AIを活用した実装支援
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04 AIを活用したレビュー・QA
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05 AI基盤更新・継続改善
STRENGTHS
STEAHのAI駆動開発ラボ
STEAHのAI駆動開発ラボ
4つの特徴・強み
AI開発基盤の構築から、バングラデシュでの開発体制づくり、実際の開発・保守運用まで一気通貫で支援します。
01
貴社プロダクト専用のAI開発基盤を構築
既存の仕様書、設計資料、コーディングルール、レビュー観点、カスタマイズパターンを整理し、AIが参照しやすい形に再構築します。汎用的なAI活用ではなく、貴社のプロダクトやパッケージに特化した開発基盤を整えることで、実務にそのまま活用できるAI駆動開発環境を構築します。
02
基盤構築からPoC、実案件までワンストップで支援
AI開発基盤を作って終わりではなく、実際の開発業務で使える状態まで伴走します。まずは小さなPoCで効果や運用方法を検証し、その後、保守改修・追加開発・顧客別カスタマイズなどの実案件へ展開。検証から実務運用まで一気通貫で支援します。
03
オフショア活用で、AI駆動開発を高いコストパフォーマンスで実現
日本側でAI活用方針の設計や仕様整理、品質管理を担いながら、実装や検証作業にはバングラデシュの優秀なエンジニアリソースを活用します。国内人材だけで体制を組むよりもコストを抑えつつ、AI開発基盤の構築から実案件対応まで進められるため、費用対効果の高いAI駆動開発体制を実現できます。
04
最終的には貴社内全体へ展開可能
初期段階では特定プロダクトや一部チームからスタートし、運用ルールやナレッジを整備しながら段階的に展開できます。プロンプト、開発ルール、レビュー基準、活用ノウハウを蓄積することで、最終的には貴社内の複数チーム・複数プロダクトへ横展開できるAI開発基盤を目指します。
FOR WHO
こんな企業様に選ばれています
自社パッケージ・プロダクトの継続開発に課題を持つ企業様から、特にご相談をいただいています。
TYPE 01
自社パッケージを展開する企業様
医療・介護・建設・不動産・製造・EC・販売管理・在庫管理など、特定業界や業務領域に特化した自社パッケージ／業務系システムを開発・販売している企業様。
- ✓顧客別カスタマイズ・個別改修が多い
- ✓バージョンアップや継続的な機能追加が発生している
- ✓API連携・外部サービス連携などの要望が増えている
- ✓システムや業務ロジックを理解できる開発者が不足している
- ✓コストを抑えながら、開発品質とスピードを維持したい
TYPE 02
自社プロダクト・SaaSを展開する企業様
BtoB SaaS、業務支援ツール、Webサービス、モバイルアプリなど、自社プロダクトを継続的に開発・改善している企業様。
- ✓新機能開発や既存機能の改善が継続的に発生している
- ✓プロダクト改善のアイデアはあるが、開発リソースが不足している
- ✓技術的負債や保守改修により、開発スピードが落ちている
- ✓社内エンジニアをコア機能や企画開発に集中させたい
- ✓コストを抑えながら、継続的に開発できる体制を作りたい
TECH STACK
対応技術・スタック
以下の技術スタックを用いた自社パッケージ・業務システムの継続開発・保守改修に対応しています。
主要対応
PHP / Laravel
主要対応
Java / Spring Boot
主要対応
Go
主要対応
.NET / C#
フロントエンド
HTML5/CSS · JavaScript · TypeScript · React · Bootstrap · Next.js · Vue.js · Nuxt.js · Angular
バックエンド
PHP · Laravel · Java · Spring Boot · Spring Framework · .NET · Python · Node.js · C#/C++ · Go · Ruby · Kotlin
データベース
MySQL · MariaDB · PostgreSQL · MongoDB
クラウド
AWS · Microsoft Azure · Google Cloud (GCP) · Firebase
モバイル
Swift · Objective-C · Kotlin · Java · Flutter · React Native
ノーコード / エンプラ
Bubble · Studio · Shopify · WordPress · Salesforce · SAP（ABAP / Fiori）
※ 上記の技術以外でも、ご要望に応じてバングラデシュ国内でリソースの確保が可能です。
CASE
事例
これまでの支援実績の一部をご紹介します。
CASE 01
環境検査機関向けパッケージシステムの AI 開発体制構築
支援前の課題Challenge
パッケージのバージョンアップや顧客別カスタマイズが日常的に発生する一方、対象システムに精通した即戦力エンジニアが不足。オフショア活用や AI 活用にも、品質・仕様伝達・運用面の不安がありました。
実施した内容Approach
- 既存システム構造・開発ルール・レビュー観点を整理
- AI が参照できる開発ナレッジとして整備
- 小規模カスタマイズから段階的に AI 開発基盤を適用
- 日本側 BSE とバングラデシュ開発チームで専用体制を構築
- 保守改修・追加開発・顧客別カスタマイズを継続支援
導入後の効果Outcome
お客様パッケージに特化した AI 駆動開発体制を構築。採用に依存せず、保守改修・追加開発を継続的に進められる拡張可能な開発基盤を実現しました。
CASE 02
放置自転車管理事業向け業務システムの AI 開発支援
支援前の課題Challenge
現場記録や報告資料作成が紙ベースで、業務負担が大きい状態。要件定義から開発・運用保守まで一貫して担える IT 人材も不足していました。
実施した内容Approach
- 業務フローを整理し、AI を活用して要件・仕様を整理
- 現場入力用 Android アプリを SDD で開発
- 管理者向け業務システムを構築
- クラウド台帳へのリアルタイム連携を実装
- 日本側 BSE とバングラデシュ開発チームで開発・QA・運用改善を支援
導入後の効果Outcome
紙ベースの記録・報告業務をデジタル化。現場入力から管理・返還・自治体報告までの流れを効率化し、運用後も改善を続けられる開発支援体制を構築しました。
FAQ
よくあるご質問
QAI駆動開発ラボは、通常のオフショア開発やラボ型開発と何が違いますか？
A通常のオフショア開発やラボ型開発に加えて、AIが開発を支援しやすいように、仕様書・設計ルール・コーディング規約などを整理した「AI開発基盤」を構築する点が特徴です。弊社チームが実作業を行いながら、AI用のナレッジファイルも継続的に改善していきます。
Q社内にAI駆動開発のノウハウがなくても導入できますか？
Aはい、問題ありません。AI活用に必要なドキュメント整理から、実際の開発運用まで弊社が伴走します。フェーズ1でAI開発基盤を整え、フェーズ2で実務に使いながら改善していくため、初めてAI駆動開発を導入する企業様でも段階的に始められます。
QAI駆動開発の仕組みを、最終的に自社で内製化することはできますか？
Aはい、可能です。基盤構築からバングラデシュチームでのPoC・実案件活用までを通じて整理したAI開発基盤を、最終的に貴社内へインストールすることができます。プロンプト、開発ルール、レビュー観点、ナレッジを社内で活用できる形に整えることで、将来的な内製化や全社展開も見据えた支援が可能です。
QAIを使うことで品質が下がるリスクはありませんか？
AAI任せにすると、既存ルールから外れた実装が発生する可能性があります。そのため、本サービスではAIを単独で使うのではなく、整理された仕様・ルール・レビュー基準に基づき、人間のエンジニアが確認しながら開発を進めます。品質管理は弊社のPM・ブリッジSE・開発チームが行います。
Qどのような業務に向いていますか？
Aパッケージシステムの導入カスタマイズ、既存顧客向けの追加開発、バージョンアップ、保守改修、不具合修正など、継続的に発生する開発業務に向いています。特に仕様や開発ルールが複雑なシステムほど、AI開発基盤を整備する効果が高くなります。
Q費用はどのくらいかかりますか？
A費用は、対象システムの規模、既存ドキュメントの整備状況、必要な開発体制によって異なります。フェーズ1のAI開発基盤構築費用と、フェーズ2のラボ型開発費用に分けてご提案します。詳細はサービス紹介資料をご確認ください。
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AI駆動開発ラボのサービス概要・フェーズ構成・料金イメージ・導入事例・よくある質問をまとめた資料をご用意しています。必要事項をご入力いただくと、資料ダウンロードリンクをメールにてお送りします。
サービス概要・特徴
フェーズ構成・料金イメージ
導入事例・よくある質問
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