AIDD MVP
新規事業の立ち上げを、3ヶ月で形にする。
AI 駆動開発（AIDD）による、
固定予算・短納期の MVP 構築パッケージ。
新しいアイデアを素早く形にしたい新規事業・DX 推進担当者からスタートアップ経営者まで、要件定義からテストまでを一気通貫で支援し、3 ヶ月での MVP リリースと投資リスクの低減を実現します。
NEW まず 1 ヶ月の PoC で確かめる「AIDD MVP StartDash」MVP リリース
2 つの PoC タイプから選べます
まず生成 AI の「動くもの」を短期間で確かめたいなら StartDash。事業として MVP を形にするならスタンダード。迷ったら、1 ヶ月で AI 駆動開発の手応えがわかる StartDash から始められます。
STANDARD
スタンダード（3 ヶ月 PoC）
- 目的
- 要件定義〜テストを一気通貫で行い、事業判断に使える MVP を構築する
- 期間
- 3 ヶ月（原則固定）
- 向いているお客様
- 新規事業の MVP を作り、市場や社内決裁に向けて検証したい
- 成果物
- 動くアプリケーション（MVP）／GitHub リポジトリ／要件定義書・デザインシステム
- 価格
- 個別お見積り
- その後
- 本格開発（継続開発）への移行を判断
STARTDASH｜NEW
StartDash（1 ヶ月 PoC）
- 目的
- 生成 AI 機能の実現性と手応えを、1 ヶ月の PoC で確かめる
- 期間
- スコープ決め 0.5〜1 ヶ月 ＋ PoC 1 ヶ月
- 向いているお客様
- 生成 AI 活用の企画があり、投資判断の前に「動くもの」を小さく早く確かめたい。AI 駆動開発を任せるか迷っている
- 成果物
- 動くプロトタイプ（AWS 環境上）／ソースコード／要件定義書（AI レビューハブ・ライト構成）・検証レポート（本開発に向けた提言つき）
- 価格
- 300〜400 万円（税抜）の固定価格（スコープ決めを含む）。AWS 利用料は別途
- その後
- スタンダードまたは本格開発へ。検証結果と要件定義書を引き継げます
※ 掲載の価格は掲載時点のもの（税抜）です。サービス内容・提供条件・料金は予告なく改訂されることがあります。最終的な金額は、諸条件をお伺いしたうえで正式なお見積りにてご提示します。
StartDash の流れ
スコープ決めで「何を確かめるか」を絞り込み、1 ヶ月の PoC で AI 駆動開発の 4 プロセスを回します。PoC 期間は 1 ヶ月固定で、スコープが溢れる場合は検証項目の削減を優先します。
- 0
スコープ決め
0.5〜1 ヶ月
検証したい生成 AI のユースケースを 1〜2 本に絞り、成功基準・利用データ・AWS 環境の準備を合意し、プロジェクト計画書にまとめます。
- 1
要件定義
PoC Week 1
会議メモや既存資料から AI が要件定義書を書き、AI レビューハブで確認・合意します。1 ヶ月の PoC に合わせて、画面遷移図・画面モックなど検証に必要な成果物に絞ったライト構成で使います。
- 2
設計・生成
PoC Week 1〜2
モデル選定やプロンプト設計など生成 AI の実現手法と、AI が参照する最小限のデザインルールを整えます。
- 3
実装
PoC Week 2〜4
AWS 上で AI がコードを生成し、エンジニアはレビューと生成 AI 連携部分に注力します。
- 4
検証・報告
PoC Week 4
成功基準に沿って検証し、本開発に向けた提言をレポートにまとめます。
StartDash の利用条件
AWS 環境で構築
生成 AI の実現手法はヒアリングの中で選定し、Amazon Bedrock を活用できます。他クラウドやオンプレミスが前提の場合は、スタンダードでご相談ください。
本番も AWS で稼働させる想定
PoC 後に本番システムを AWS 上で構築・運用する計画のお客様が対象です。AWS 利用料はお客様のご負担（別途）となります。
「後から直せる」領域が対象
高度な安全性が求められるミッションクリティカルな領域は、対象外とさせていただく場合があります。検証の成功基準はスコープ決めで合意します。
StartDash のよくある質問
StartDash とスタンダード（3 ヶ月 PoC）はどう違いますか？
StartDash は、スコープ決めのあと 1 ヶ月の PoC で生成 AI 機能の実現性を確かめる固定価格パッケージです。事業として使える MVP まで作り込むのはスタンダードの役割で、StartDash の検証結果や要件定義書はスタンダードや本格開発に引き継げます。
どちらのタイプにするか迷っています。
まず StartDash で「動くもの」を見て、AI 駆動開発の進め方と生成 AI の手応えを確かめることをおすすめします。1 ヶ月で得た検証結果をもとに、スタンダードや本格開発へ進むかを判断できます。
StartDash で作ったものは本番でそのまま使えますか？
実現性の検証を目的とした試作のため、そのまま本番で稼働させることは想定していません。本開発でソースコードや要件定義書を引き継げる状態で納品します。
Amazon Bedrock でなければ利用できませんか？
生成 AI の実現手法はヒアリングの中でお客様の要件に合わせて選定し、Amazon Bedrock の活用はその手法の 1 つです。なお StartDash は AWS 環境で構築し本番も AWS で稼働させる想定のため、他クラウドやオンプレミスが前提の場合はスタンダードでご相談ください。
こんな課題、ありませんか？
市場投入のタイミングを逃す
社内の開発スピードでは遅すぎて、新規事業のアイデアを形にする前に市場投入の好機を逃してしまう
ベンダーコントロールに疲弊
要件定義からテストまで一気通貫で任せられるパートナーがおらず、ベンダー管理の負荷が大きい
AI 開発が抽象的で発注に踏み切れない
「AI で開発する」という概念が抽象的でイメージできず、発注に踏み切れない
このサービスが解決します
4つの AI 駆動開発（AIDD）で要件定義から実装・テストまでを自動化。
3ヶ月で MVP をリリースし、高品質なシステム開発を実現します。
AIDD 要件定義（Month 1）
曖昧なアイデアや会議の文字起こしから、AI が 画面仕様書・機能要件、親子チケット、サイトマップを自動生成。要件定義フェーズを大幅に短縮します。
- 会議の文字起こしから画面仕様書・機能要件を自動生成
- 受け入れ条件付きの子チケット・サイトマップの自動生成
- 要件の抜け漏れチェックと整合性検証
AIDD デザイン（Month 1-2）
全画面デザインカンプを原則廃止し、DESIGN.md を含む規範ドキュメント 4 点で、AI が参照できるデザインシステムを構築。UI コード自動生成の精度と開発効率を最大化します。
- AI が参照できる Markdown ベースのデザインシステムを構築
- コンポーネント・変数のルール化
- UI コード自動生成の精度向上
AIDD 実装（Month 2-3）
要件定義とデザインをインプットに、AI がモダンな React / Next.js コードを自動生成。高品質なコードベースを短期間で構築します。
- React / Next.js コードの自動生成
- API・バックエンドの自動構築
- 開発期間を、例えば 半年〜1 年以上 から 3 ヶ月 に短縮
AIDD テスト（Month 3）
AI がテストケースを自動生成・実行。受け入れレビュー支援として、シナリオ実行動画の提示や AI によるスクリーニングレポートを提供します。
- AI によるテストケース自動生成・実行
- 受け入れレビュー支援（シナリオ実行動画の提示）
- AI によるスクリーニングレポート作成
対応範囲と提供スコープ
本サービスでカバーする工程・自動化領域・対応基盤をまとめています
AIDD = AI-Driven Development（AI 駆動開発）
対応範囲・対象
要件定義／デザイン／実装／テスト（一気通貫）
3ヶ月で MVP リリース
AWS 等
開発期間 例えば 半年〜1 年以上 → 3 ヶ月 ／ 固定予算で投資リスクを低減
提供スコープ
固定予算で本格開発前の投資リスクを低減
技術用語の補足
『AI 駆動開発』解説動画
導入の流れ
AIDD 要件定義
Month 1
会議の文字起こしから仕様書・サイトマップを自動生成
成果物：画面仕様書・機能要件、チケット（受け入れ条件付き）、サイトマップ
AIDD デザイン
Month 1-2
AI が参照できる Markdown ベースのデザインシステムを構築
成果物：規範ドキュメント 4 点（DESIGN.md・COMPONENTS.md・PATTERNS.md・AGENTS.md）
AIDD 実装
Month 2-3
React / Next.js コードを AI が自動生成
成果物：ソースコード、GitHub リポジトリ
AIDD テスト
Month 3
テスト自動化・受け入れレビュー支援・MVP リリース
成果物：動作する MVP アプリケーション、テストレポート、シナリオ実行動画、スクリーニングレポート
事例紹介
gaipack の AI サービス導入による成功事例をご紹介します
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