画面や定型的な処理はAIが高速に生成し、データの整合性やセキュリティといった土台は経験のあるエンジニアが設計しレビューします。壊れにくい基盤と、現場が今日から使える画面を同時に用意します。
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定型作業はAIがこなし、要となる設計は経験のあるプロが担います
触っても壊れない基盤づくりには、障害を経験した目が必要です
学習コストが上乗せされた見積もりを払う時代は終わりました
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提案時の窓口と、実際に手を動かす担当者の経験に差がある
多重下請けの体制では、経験の浅いメンバーが実装を担当し、レビューが十分に行われないまま開発が進むことがあります。
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想定外の操作でシステムが止まり、データの不整合が起きる
想定どおりの流れしかテストされずに納品されると、同時実行や例外処理への配慮が不足し、本番運用後に問題が表面化します。
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ボタン1つの追加でも、影響調査に数ヶ月と多額の費用がかかる
設計の段階で依存関係が切られていないと、修正の影響範囲を正確に把握できません。その調査費用が見積もりに積み上がります。
実際の業務システムで本当に注意すべきなのは、同時実行によるデッドロック、データの不整合、処理の巻き戻しの失敗、そして数年後に身動きが取れなくなる依存関係の負債です。いずれも完成直後の画面を見ただけでは判別できません。
場当たり的な機能追加が、依存関係の負債になる
目の前の要望に合わせて足していくと、1箇所の修正が全体に影響する構造になります。数年後に改修不能な状態として表面化します。
経験のある設計は、起きる前に問題を潰す
数多くの運用トラブルを経験していると、想定外の操作やデータの整合性、依存関係の切り方を先回りして押さえられます。
結論:見積もりの内訳には、技術料だけでなく経験不足によるやり直しの分が含まれていることがあります。定型作業をAIに置き換え、プロが設計とレビューに集中すれば、その分は不要になります。
当てはまるものがあれば、まずはお話を聞かせてください
ご相談内容をもとに、進め方の見立てをお伝えします。売り込みはいたしません。
ここでご紹介するのは、アベイルシステムで個別に開発できる仕組みの例です。業務に合わせて、必要な部分だけを選んで組み立てます。
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画面の実装はAIが高速に生成
画面のコーディングや定型的な処理はAIが担当します。担当者ごとの専用画面を短期間で用意できるため、工数を大きく削減できます。
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共通の基盤はプロが統制
データの整合性、トランザクション、セキュリティ、権限分離をエンジニアが確認します。AIが生成したコードの例外処理もレビュー対象です。
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安く・速く・壊れにくいを同時に
定型作業をAIが担うため、人月に伴う上乗せを抑えられます。伝言のやり取りや教育費用が乗らない分、価格と速度に反映されます。
同じデータの上で、画面だけ作り替える
受注データは1つのまま、旧システム風の詰め込み画面と現場用の画面と経営用の画面を切り替えます。項目を1つ追加すると3画面すべてに即反映されます。登録も何も要りません。
影響範囲タブをご覧ください。1つの項目を変えると27か所に波及し、5階層まで連鎖します。この構造を把握したうえで設計するかどうかが、動くだけのものとの違いです。
アカウント登録は不要です。入力したデータはお使いのブラウザの中だけに残ります。
面談での説明や発信内容だけでは、実際の設計品質を判断しづらいのが実情です。動くだけの画面も、堅牢に作られたシステムも、完成直後の見た目と通常の操作では同じように見えます。
見た目と画面の動き
想定どおりの操作が通るだけの画面は、経験が浅くても作れます。画面が整っていることと、裏側の設計が安全なことは別です。
技術記事や知識の話
理論を語れることと、実際の現場で障害を防ぐ設計ができることは、別のスキルです。
同業のプロが見る仕事の中身
トランザクションの境界、データベースのロック、例外処理、依存関係の切り方。実際のコードを見て初めて実力が分かります。
こうした違いに気づくのは、稼働後にデータの不整合が起きたときや、ボタン1つの追加に高額な見積もりが届いたときであることが少なくありません。設計に最初からプロが関わることで、中身が誰にも分からなくなる状態を防ぎます。
システム開発には医師や弁護士のような独占資格がありません。そのため従来の業界では、人を育てるという名目で経験の浅いメンバーを案件に配置し、人月で学ばせる構造が長く続いてきました。AIの登場によって、この前提が変わりつつあります。
これまでの育成モデル
顧客が人月の費用を払い、若手が定型的なコードを手作業で書きながら何年もかけて育つ。結果として顧客には整理されていないコードが残り、若手も定型作業に多くの時間を取られます。
AI時代の成長モデル
定型作業はAIに任せ、若手は別の形で経験を積む。AIを使いこなしながら実際のビジネス課題に取り組み、経験のあるエンジニアの設計思想を間近で学んで成長していきます。
特定の開発者を批判したいわけではありません。顧客が未熟なコードのリスクを一方的に背負う構造を変え、AIと経験のあるエンジニアが共に作る、持続可能な開発の標準を目指しています。
パスキー認証に対応
FIDO2とWebAuthnによるパスキー認証に対応し、パスワードに依存しないログインを提供します。
テナントごとに分離したデータ領域
企業ごとにデータ領域を分離し、他社のデータと混在しない設計で管理します。
最初から分かれた料金体系
アカウントの利用料と、構築および伴走の費用を分けて提示します。何にいくらかかるのかを事前に把握できる形にしています。
STEP 1
現状ヒアリング
今お使いのExcelや画面をそのまま見せていただき、どこで手が止まっているかを一緒に洗い出します。
STEP 2
画面モックで確認
設計の段階で、実際に触れる画面モックをご用意します。仕様書の言葉だけでなく実物を触っていただき、ズレを早い段階で潰します。
STEP 3
設計とレビュー
データ構造・権限・連携方式をプロのエンジニアが設計しレビューします。動くだけの状態では納品しません。
STEP 4
稼働と改善
小さく本番投入し、現場の声に合わせて育てます。機能追加は必要な分だけを小さく見積もり、段階的に積み上げます。
| 比較項目 | 一般的な開発会社・SIer | アベイルシステム |
|---|---|---|
| 開発体制 | 提案担当と実装担当の経験に差が生じやすい | AIによる実装とプロによる基盤統制を併用 |
| 体制の透明性 | 人月をもとに人員を積み増す形になりやすい | 作業はAI、設計とレビューはプロのみが担当 |
| コードの品質 | 想定どおりの操作しか確認されないことがある | 整合性を重視し、画面は切り離して負債を残さない |
| 開発スピード | 分厚い設計書のやり取りで数ヶ月かかる | 動く画面モックを触りながら早い段階で改善する |
| 仕様変更・追加 | 影響調査のたびに高額な見積もりと遅延が生じる | 作り替えやすく、変更の費用を小さく抑えられる |
「納品されたシステムが、少しでも変わった使い方をすると止まります。毎回連絡して直してもらっています」
サービス業・管理部門「打ち合わせに来ていた方と、実際に作っていた方が違いました。質問しても回答に数日かかります」
製造業・情報システム「AIで安く作れると聞いて他社に頼みましたが、動くだけで中身が誰にも分からないものが残りました」
中小企業経営者Q
実際に誰が設計するのかを確認できますか
A
確認いただけます。設計とレビューはエンジニアが担当し、その内容は設計書と画面モックの段階でご確認いただけます。ご質問にも設計の内容を把握した担当者が回答します。
Q
AIが生成したコードの品質はどう担保していますか
A
データの整合性、トランザクションの境界、権限の分離、例外処理をエンジニアがレビューします。生成された内容をそのまま納品することはありません。
Q
納品後に他社へ引き継ぐことはできますか
A
できます。設計内容とデータ構造をドキュメントとしてお渡しするため、特定の会社に依存しない状態を維持できます。
Q
費用はどのくらいかかりますか
A
対象業務の範囲と連携先の数で決まります。まず小さな範囲から始めて効果を確認いただく進め方を標準としています。概算は初回のヒアリングでその場でお伝えします。
Q
既存のシステムやSaaSは使い続けられますか
A
使い続けられます。既存システムは残したまま、データ連携や画面だけを追加する形が多く、全部を入れ替える必要はありません。
Q
AIが作ったもので品質は大丈夫ですか
A
生成した内容はプロのエンジニアが設計とレビューを行います。データ構造・権限・セキュリティは人間が責任を持って担保します。
現在のシステムの課題や画面のイメージをお知らせください。設計を担当するエンジニアが、作り直しの可否とモック画面をご案内します。
お問い合わせの際は「現在のシステムと困っている点」をお書き添えください
例: 外注したシステムが想定外の操作で止まる、修正のたびに高額な見積もりが届くなど