こんな課題、ありませんか？
古いシステムの改修費が高すぎる、またはブラックボックス化している
仕様書や設計書が失われドキュメントがないシステムを抱えており、改修費の高騰や将来的な維持が困難であるという課題があります
PO の多忙や仕様の乖離により、要件を定義し直すのに時間がかかりすぎる
現行システムと乖離した仕様書を修正するのに時間がかかり、プロジェクト全体の遅延につながる傾向があります
個別の AI ツール導入だけでは、工程間の情報の断絶が解決できない
各工程が分断され、AI ツールを個別で利用しても、全体を通して品質とスピードを担保する AIDD スキームの確立ができません
AI がプロセス全体を統制し、開発を加速する
AIDD 統合型ソリューション
企業の課題を分析し、AI 要件定義からAI テストサービスまでを一貫したパイプラインで実行。
レガシーシステムの刷新リスクを最小化します
AIDD 4ステップによるエンドツーエンドの品質担保
「AI 要件定義」→「AI デザインシステム」→「AI 実装」→「AI テストサービス」という 4つの AI 駆動型プロセスを統合。従来のリプレイスで散発していた工程間の課題をプロセス全体で解決します。
- 要件定義からテストまで一貫した AI パイプライン
- 工程間の課題を統合的に解決
- 品質とスピードの両立を実現
シームレスなデータ連携と手戻りの激減
前の工程で生成された質の高い成果物（PRD、デザインルール）が、次の工程の正確なプロンプト入力となり、AI がデータを連携。手動での調整や手戻りが大幅に削減されます。
- 工程間で AI がデータをシームレスに連携
- 高品質な成果物が次工程のインプットに
- 手動調整・手戻りを大幅に削減
柔軟なスタート地点（グラデーション対応）
顧客の既存資産（持ち物）の状況に合わせてスタート地点を柔軟に設定可能。「画面キャプチャからの逆算（パターン A）」または「ソースコード解析（パターン B）」のどちらからでも AIDD プロセスに合流できます。
- パターン A：画面キャプチャから要件を逆算
- パターン B：ソースコード解析から開始
- 既存資産の状況に応じた柔軟な対応
『AI 駆動開発』解説動画
AIDD 4ステップによる統合型開発プロセス
AI が要件の定義からテストの実行までをシームレスにつなぎ、開発スピードの 50% 向上を実現するプロセスです
AI 要件定義
既存の画面キャプチャや古い仕様書などの非構造化データを AI が解析し、標準化されたユーザーストーリーと受け入れ基準（Given-When-Then 形式）を自動生成します
AI デザインシステム
全画面のデザインカンプ作成を原則廃止し、AI が参照可能なデザインルール（コンポーネント、変数）を Figma / Storybook 上で確立する基盤を用意します
AI 実装
定義された要件（PRD）とデザインシステムをインプットとして、AI がモダンな技術スタック（TypeScript / React / Python 等）の実行可能なコードを自動生成またはレガシーコードから変換します
AI テストサービス
要件定義フェーズで生成された「受け入れ基準」を元に、AI がテストケースとテストコードを自動生成・実行。品質を自動で担保します
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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