ディレクターが、AIを指揮する
デザインとビジネスの両方がわかるディレクターが、要件を言葉と設計書に落とし込み、AIの開発を指揮します。「伝わらない」「思っていたのと違う」を減らします。
WHY AI DEV STUDIOAIに「書かせる」だけでは、
AIに「書かせる」だけでは、
プロダクトにならない。
生成AIでコードを書くこと自体は、誰でもできる時代になりました。私たちが担うのは、何をつくるかを決め、AIに正しく伝え、安全に動かし続けるところまでです。
まず、動くものを見せる
見積もりや本格開発の前に、触れる試作品をつくって完成形を共有します。仕様書だけでは見えない使い勝手や抜け漏れを、早い段階で見つけられます。
AI由来のリスクを、最初から潰す
AIが書いたコードにありがちな弱点を前提に、セキュリティの要件を最初に決めてから実装します。必要に応じてエンジニアのレビューも挟みます。
DEVELOPMENT FLOWご相談から運用まで、
ご相談から運用まで、
7つのステップ。
各ステップで「次に渡すもの」を必ずファイルとして残します。だから、途中で人やAIが入れ替わっても、品質がぶれません。
すべてのステップを、この3段階で進めます。
- 設計
- 実装
- レビュー
- STEP 01
要件の整理
ヒアリングで「誰が・何のために・何をしたいか」を整理し、つくるもの／つくらないものを決めます。足りない情報は、こちらから質問します。
requirements.mdやること・やらないこと一覧 - STEP 02
動く試作品づくり
ブラウザで開くだけで動く試作品を先につくり、画面と体験を一緒に確認します。この段階で方向修正するほど、手戻りが小さくなります。
prototype.html画面イメージ - STEP 03
設計とAIへの指示書
データ構造や画面一覧を設計し、AIが毎回守るべきルールを「指示書」としてまとめます。複数人・複数のAIで開発しても、同じ前提で進められます。
ER図画面一覧CLAUDE.md / AGENTS.md - STEP 04
本番の実装
Claude CodeなどのAIを開発チームとして、本番用の仕組みを実装します。変更はすべてGitHubで履歴を残し、誰がいつ何を変えたかを追えるようにします。
GitHubリポジトリ開発用デモページ - STEP 05
セキュリティの組み込み
データの閲覧制限、入力内容のチェック、通信やログインの保護など、守るべき要件を「必須」として仕様書にし、実装で一つずつ満たします。
SECURITY.mdチェックリスト - STEP 06
エンジニアのレビュー
重要な仕組みは、エンジニアがコードを確認し、アクセスが集中したときの負荷テストも行います。AIと人、両方の目で確かめます。
レビュー記録負荷テスト結果 - STEP 07
公開と運用
本番とは別にテスト用の環境を用意し、安全に更新できる体制で公開します。公開後の不具合や外部サービスの仕様変更にも、原因の特定から対応します。
本番環境テスト用環境運用マニュアル
CASES
開発事例
自社サービスから業務ツール、クライアントへの提案用の試作品まで。カードを押すと、課題・やったこと・使った技術をご覧いただけます。
※ クライアント案件は、守秘義務のため業種名で掲載しています。
TECH STACK
よく使う技術
つくるものに合わせて選びます。小さく始めて、必要になったら本格的な構成へ移すことも得意です。
AI / 開発
- Claude Code
- Claude Projects
- GitHub
- Figma（デザイン連携）
Web / アプリ
- Next.js / React
- Astro
- TypeScript
- WebGL / Three.js
データ / インフラ
- PostgreSQL（データベース設計）
- サーバーレス / エッジ配信
- クラウドインフラ構築
- ヘッドレスCMS
外部連携
- Stripe（決済）
- Shopify API
- GA4 / Meta 広告 API
- メール配信 API
FAQ
よくある質問
// CONTACT
まだ「ふわっと」した
まだ「ふわっと」した
アイデアで大丈夫です。
やりたいことを、ふだんの言葉で書いてください。要件の整理から一緒に進めます。
// ご相談の書き方の例
「営業チームの日報をExcelで集めているが、集計が大変。スマホで入力できて自動で集計される仕組みがほしい」
「新サービスの企画を社内で通すために、動く試作品を2週間くらいで見せたい」