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AI-Driven Development

AI 駆動開発

AI と人間が並走する、新しいプロダクト開発の標準

Claude Code・Cursor・AI エージェントを実プロジェクトに組み込み、テスト先行で開発速度と品質を両立する FIXIT 主力のプロダクト開発サービス。

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AI 駆動開発を象徴するイラスト
SaaS MVP の本番投入
3 週間
通常 2〜3 ヶ月かかる規模
レガシー刷新の完遂
4 ヶ月
8 ヶ月見積もりの案件
問い合わせの一次対応
80%
月 6,000 件のコンタクトセンターでの比率

Best For

こんなプロジェクトにおすすめ

  • 新規 SaaS / 業務システムを 1〜6 ヶ月で立ち上げたい

  • AI 駆動の開発体制を取り入れたいクライアントワーク

  • AI を入れることで「速く・高品質に」スケールしたい

Overview

このサービスの全体像

人は設計とレビューに集中する

FIXIT の AI 駆動開発サービスは、Claude Code・Cursor・社内 AI エージェントを実プロジェクトに組み込み、人間のエンジニアが「設計」と「レビュー」に集中できる体制を作ります。

業界平均より短い期間で出し続けている

結果として、通常 2〜3 ヶ月かかる SaaS MVP を 3 週間で本番投入したり、8 ヶ月見込みのレガシー刷新を 4 ヶ月で完遂したりと、業界平均と比較しても圧倒的な期間圧縮を継続的に実現しています。

テスト先行と人間レビューで品質を守る

AI に任せきりにせず、テスト先行と人間レビューを必ず併用することで、AI 受託開発でありがちな品質劣化を起こさない開発体制を実証しています。

他社との違い

  • 品質

    テスト先行 × AI 実装の徹底

    「AI に書かせて後でテスト」ではなく、人間が受け入れ基準とテストを先に書き、AI に実装させる順番を死守します。Red にならない不健全な TDD を絶対に作りません。

  • 運用

    ツール導入だけでなく運用設計まで一気通貫

    リポジトリの CLAUDE.md / プレイブック整備、PR テンプレート、CI hook によるレビュー自動化まで含めて納品します。クライアント内製化までを視野に入れた体制づくりが標準です。

  • 指標

    ROI を定量化する KPI 設計

    リリースリードタイム・PR 中央サイズ・P1 障害件数の 3 指標を月次でモニタリングし、AI 駆動の効果を経営層が把握できる形で見える化します。

  • 見積もり

    金額が何で決まるかを先に出す

    このページの下部に、想定レンジと金額が動く要因を並べています。要件が固まる前でも桁を掴める状態にしておくためです。お見積もりでは工程ごとの内訳と、どこで金額が増えうるかを先にお伝えします。決められないのは金額の高さではなく、根拠が見えないことのほうだと考えています。

料金の目安

実際の費用はヒアリング後のお見積もりで確定します。下記は近い規模の案件で参考にしていただける幅です。

参考価格レンジ (税抜)

1 案件あたり 400 万〜3,000 万円

価格を左右する主な要因

  • 案件規模 (人月)
  • AI 駆動への移行支援の有無
  • 顧客側エンジニアとのペア体制構築範囲

税抜表記。長期契約や運用フェーズの伴走は別途調整します。

規模・データ移行・運用伴走の範囲などで変動します。お見積もりは無料です — お問い合わせには 1 営業日以内に担当者からご連絡します。

お問い合わせはこちら →

条件ごとの概算と工程ごとの内訳は、費用シミュレーターを使えば、登録なしで確かめられます。

進め方

  1. ディスカバリー

    1〜2 週間

    ビジネス背景・期待 ROI・関係者構造を 1〜2 回のワークショップで把握し、AI 駆動で短縮できる工程を特定します。

  2. アーキテクチャ設計

    1〜2 週間

    Claude Code / Cursor を含む技術選定、ドメインモデル草案、受け入れテストの骨格を作成。プロジェクト独自の CLAUDE.md とプレイブックも整備します。

  3. AI ペア駆動の実装

    規模に応じて数週間〜数ヶ月

    テスト先行で AI 実装、人間レビューを必ず通す体制を回します。週次デモでクライアントとのフィードバックループを高速化します。

  4. 運用引き継ぎ

    1〜2 週間

    本番リリース後の運用 Runbook・KPI ダッシュボード・改善サイクル設計までセットで納品します。

よくある質問

Q. 顧客の機密データを AI に渡しても大丈夫ですか？
顧客との契約で AI ツールの利用許諾を得るのが大前提です。FIXIT では契約段階で AI 利用条項を明示し、AI に送ってよい情報の範囲を決めてから作業を始めます。Claude Code は商用プランで使っているため、送ったコードやデータがモデルの学習に使われることはありません。
Q. AI が書いたコードの品質はどう担保しますか？
AI 生成コードを「テスト・人間レビュー・本番投入後の監視」の 3 段階で担保しています。これまでの実証ケースでも、リリース後の P1 障害件数は業界平均より明確に低い水準を維持しています。
Q. 規模が大きすぎる案件は対応できますか？
むしろ AI 駆動が活きるのは中規模以上のクライアントワークです。仕様の不明確さや、複数ドメイン横断の依存関係といった、人間だけでは整理しきれない領域で AI が活躍します。
Q. 私たちの社内に Claude Code を浸透させる支援も頼めますか？
Stage 1〜5 の導入ガイドを別記事でまとめています。詳しくは Claude Code 全社導入 完全ガイド を参照してください。
Q. 契約形態は請負・準委任のどちらでも対応できますか？
請負・準委任のどちらにも対応します。MVP のように成果物が明確なフェーズは請負、要件が固まりきらない探索フェーズや継続改善は準委任、と局面で使い分けるのが標準です。混在契約 (フェーズ 1 は請負 / フェーズ 2 は準委任) も実績があります。
Q. AI ツールを全く使ったことがないチームでも依頼できますか？
むしろそうしたチームこそメリットを実感しやすい構成です。FIXIT 側がリポジトリの CLAUDE.md やプレイブック・CI hook を整備し、貴社エンジニアと並走することで、納品時には貴社チームだけで AI 駆動開発を継続できる状態を目指します。詳しくは AI 受託開発の会社を選ぶときの 5 つのチェックポイント を参照してください。

Pillar Hub

目的別に読む: AI 受託開発の発注ガイド

発注前に押さえておきたい論点を、目的別のカテゴリで整理しています。

費用と期間の相場を知る

SaaS MVP / 業務システム / レガシー刷新の実案件レンジを、実数値で公開しています。

AI 受託開発会社の選び方・比較

発注前の会社比較・見極めの視点。競合と並べたときに何を見るべきかを整理しています。

発注前に押さえる進め方と落とし穴

AI 駆動開発の発注ガイド。工程・体制・成果物と、発注前に潰しておくべき論点をまとめています。

契約・RFP を整える

AI 開発の契約 (準委任 vs 請負) の使い分けと、RFP テンプレートの実物を公開しています。

レガシー刷新・リプレイスに強い

「2025 年の崖」以降のレガシー刷新を、AI で読み解いて段階移行するアプローチ。

業種別のユースケース

金融・医療・製造・EC・不動産・物流・教育・士業バックオフィスの AI 駆動開発の進め方。

関連する実証ケース

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要件が固まっていないメモ書きの段階でもかまいません。お問い合わせには 1 営業日以内に担当者からご連絡します。発注前の情報収集には、見極め方と相場感をまとめた発注ガイドもご活用ください。

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