本番に耐える AI駆動開発チームを 丸ごと外注できます
- PoC→本番まで
最短ルート - React/Next.js
対応 - プロセス
導入支援OK
AI駆動開発、選択肢は3つ。
最短で
“失速しない”のはどれ？
今の開発方法を
そのまま続けたら
コスト増・ローンチ速度遅・
市場競争力悪化
独自にAIを
導入してみたら
PoCはいいけど
本番移行はキツイ
RSRのAI駆動開発
ノウハウで進めたら
スピード・品質：良
速さは大前提。
問題は“その後”です
AI駆動開発で初速が出るのは当たり前になりました。
差が出るのは 半年後。
仕様変更・改善・引き継ぎが始まった瞬間に、開発速度が逆転します。
だから私たちは、最初にこう考えます。
「速く作る」より先に、
「速く直せる構造」を作る。
サービスメニューService
状況に合わせて、最短で“本番（運用・改善）が回る状態”へ持っていく4つの支援メニューです。
Service1 MVP立ち上げブースト（新規開発）
- 最短で動くものを作り、検証を回す
- 本番を見据えた土台も先に整える
- 次の開発計画につながる形で残す
Service2 PoC本番化リビルド（既存PoC／試作品の本番移行）
- 本番化の移行設計（順番・リスク）を整理
- 仕様変更に強い形へ作り直す
- 運用できる状態へ着地させる
Service3 Growthブースト（既存プロダクト改善）
- 改修が怖い状態から脱出する
- 重要機能の変更後チェックを整える
- 改善が回る土台を作り直す
Service4 AI駆動開発（AI-DLC*）導入支援（内製／複数チームの標準化）
● AI駆動開発をチーム標準にする ● 工程ごとの使い分けと運用を整備 ● 実装ルール／レビュー観点／テスト方針を残す
※AWSの提唱するAI開発ライフサイクル AI-DLC
速さと“直せる”を
両立する、RSRの
AI駆動開発プロセス
人が決めるべき前提を揃え、
AIで実装とテストを加速。
速いだけで終わらない、
直しながら育てられる開発プロセスです。
AIと人の協調した開発プロセス
要求〜要件・基本設計
- 目的/優先度/設計方針を決める
- 整理・ドラフト・抜け漏れ確認
判断が速くなる
具体効果の例
- ChatGPT Teamで要件〜プロトを共同整理し、認識ズレを早期に潰して判断を速めます。
- 既存システムがあればAIで読み解きつつ仕様を整理し、事前に見落としを減らして手戻りを確実に抑えます。
製造〜単体テスト
- ルール提示・レビューで品質担保
- 実装・修正・UT生成を段階的に
直せる形で積み上がる
具体効果の例
- 実装ルールを先にAIへ渡して進め、“毎回違うコード”を抑えレビューと引継ぎをぐっと軽くします
- Claude Codeで実装→修正→UT生成を段階実行し、反復を速めて品質低下を防ぎます。
結合〜システムテスト
- 重要シナリオと受入観点を合意
- テスト設計・生成・自動実行
リリースが怖くない
具体効果の例
- AIがまとめている仕様・実装条件を元にテストの項目を検討する。
- TestScape/T-DASHでIT/STを自動化し、短時間で動作確認することでリリースまでを短縮。
開発実績
MVP立ち上げ〜本番化〜改善まで。プロダクト開発の各フェーズで、
AI駆動開発を“運用に耐える形”で支援しています。
事例：バルテスグループ内の複数プロダクト開発で、開発支援として参画
第三者検証を提供する同社の複数プロダクト開発において、開発パートナーとして支援しています。
「速いだけ」では終わらせず、“本番化とその後”まで前提にした進め方を重視します。
FAQ
AIを使いつつも、設計工程をプロセス立てて踏んでいくため、崩れにくい作り方を提供します。
変更が多いほど「直せる構造」「回帰導線」が効いて、改善スピードが落ちません。
最終的に“社内に残る”ことが価値なので、ルール・観点・回し方も共有して進めます。
前提として、利用するAI/開発環境は案件の要件に合わせて設計します。
機密情報の取り扱い（入力可否/マスキング/ログ管理）、権限管理、リポジトリ運用、監査に必要な証跡（PR/レビュー記録など）を含めて、運用ルールを先に合意してから進めます。
“どこまでをAIに入力してよいか”を最初に線引きし、必要に応じて閉域環境や社内指定ツールでの運用にも合わせます。
スコープ整理と最短ルートの提案まで、30分で整理します。
AIで速く作るだけなら、
どこでもできる。
半年後に差が出るのは、“直せるか”です。
PoCの速さはそのままに。
本番運用で詰まらない「保守性」を
先に固定するAI駆動開発を提供します。