AI-NATIVE SOFTWARE DELIVERY

AIの生成速度を
検証可能な品質へ。

仕様、コンテキスト、実装、テスト、レビュー、運用を一つの開発システムとして設計。
AIにコードを任せるだけでなく、人が判断と成果に責任を持ちます。

01受託開発
02ラボ型開発
03PoC / MVP

01 — BEYOND CODE GENERATION

速く書くだけでは、
開発は速くならない。

仕様の曖昧さ、手戻り、レビュー待ち、テスト不足が残れば、コード生成の速度は成果につながりません。
DATT JAPANは開発ライフサイクル全体をAI駆動前提で組み直します。

前提が伝わらない
業務ルールや既存資産を理解しないAIは、もっともらしい誤実装を増やします。
検証が追いつかない
生成量だけが増えると、レビュー、テスト、セキュリティ確認が新たなボトルネックになります。
責任が不明確になる
AIが生成しても、設計、承認、品質、リリースの責任は開発チームが負う必要があります。

02 — DATT AI DEVELOPMENT SYSTEM

開発工程全体を、
AI前提で設計する。

AIが扱える情報と作業範囲を整え、各工程に検証と人の承認を組み込みます。
速度を出す場所と、立ち止まる場所を先に決めます。

03 — CONTROLLED AI ENGINEERING

AIを使うのではなく、
AIが働ける
環境をつくる。

プロンプトやツールの選定だけでなく、AIへ与える文脈、実行権限、評価方法、変更証跡まで含めて開発環境を構成します。

LAYER 04OPERATIONS
運用・可観測性
ログ、障害、利用状況、ロールバック、継続改善
LAYER 03QUALITY
品質ハーネス
自動テスト、静的解析、依存関係、セキュリティ、レビュー
LAYER 02AGENT
AI実行制御
作業範囲、利用ツール、権限、停止条件、人の承認点
LAYER 01CONTEXT
開発コンテキスト
仕様、構成、規約、判断履歴、既存コード、受入条件

04 — EVIDENCE-BASED DELIVERY

生成されたコードに、
判断と検証をひもづける。

AI利用量ではなく、変更が何の要件に基づき、何で検証され、誰が承認したかを追える状態を重視します。

要求・受入条件何のために変えるか
変更・生成差分何を変えたか
テスト結果何で検証したか
人による承認誰が責任を持つか

ONE CHANGE, FOUR LINKS1つの変更に、要件・差分・検証・承認の4つの記録がひもづく

DESIGN設計と非機能要件は責任者が決定
SECURITY投入データ、権限、外部連携を制御
RELEASE検証結果と影響範囲を確認して反映
TRACE要件からリリースまで変更根拠を記録

05 — TWO DELIVERY MODELS

成果を任せる受託、
変化を進めるラボ。

案件の不確実性、変更頻度、必要な責任範囲に応じて選択します。
どちらも同じAI駆動開発標準と品質管理を適用します。

MODEL 01 CONTRACT DEVELOPMENT

AI駆動・受託開発

要件、納期、成果物、責任範囲を定め、設計〜納品までを担います。

向いている案件: 業務システム、既存刷新、要件が定まった開発
運営方法: 工程、成果物、変更管理を合意
当社の責任: 品質、納期、納品後の支援範囲

MODEL 02 DEDICATED LAB

AI駆動・ラボ型開発

専属チームが優先度に応じて、プロダクトや業務を継続的に改善します。

向いている案件: 新規事業、内製支援、継続改修、要件変化が多い開発
運営方法: バックログと成果指標を定期更新
当社の責任: チーム品質、開発能力、改善サイクル

06 — DEVELOPMENT SCOPE

新しくつくる、
つなぐ、引き継ぐ。

ゼロからの開発だけでなく、既存システムとの接続、AI機能の追加、段階刷新、運用中の継続改修まで対応します。

業務システム
Web・クラウドワークフロー・申請管理画面・ダッシュボードモバイル対応
AI機能・エージェント
RAG・社内検索文書処理・分類対話・音声対応業務実行エージェント
API・システム連携
既存基幹との接続SaaS・外部APIデータ同期・移行認証・権限制御
PoC・MVP
仮説・評価指標短期間の試作利用者検証本番化判断
既存刷新・再開発
現行資産調査保守引継ぎ段階的な切替クラウド移行
継続開発・改善
運用中の機能追加性能・安全性改善問い合わせ起点の改修BPOとの改善連携

ON-PREMISES AIデータを社外に出せない業務にも、AIを。お客様のサーバー・社内ネットワークの中でAI処理を完結させる、オンプレミスAIの導入も支援しています。

07 — MEASURE THE DELIVERY

成果を、
測れる形にする。

案件の着手時に基準値を測り、速度、品質、運用結果を同じ指標で継続的に確認します。

FLOW

リードタイム

着手から本番反映まで

QUALITY

手戻り率

再実装・再レビューの発生

RELIABILITY

障害流出率

本番で発見された不具合

TEST

検証状況

自動テストと受入条件の充足

RELEASE

リリース頻度

価値を届ける更新回数

OPERATION

運用起点の改善

問い合わせから改修された件数

CASE STUDIES

受託した仕組みが、
現場で動いています。

製品の提供にとどまらず、お客様専用のカスタマイズや各種検査システムの受託開発まで担っています。

導入事例をすべて見る →

清水建設株式会社検査システムの受託開発を10年以上。工事写真管理ソフトの専用カスタマイズから始まり、各種検査システムの開発まで、長く担っています。事例を読む

FAQ — HOW TO START

よくあるご質問

どの段階から相談できますか？: 要件や対象業務が固まっていない段階から、ご相談いただけます。
お問い合わせいただいた後、担当者よりご連絡し、ヒアリングで現状を伺います。
受託開発とラボ型開発は、どう選べばよいですか？: 案件の不確実性、変更の頻度、必要な責任範囲に応じて選びます。
どちらも同じAI駆動開発の標準と品質管理を適用します。
小さく試してから決められますか？: PoC・MVPで仮説と評価指標を決め、短期間の試作と利用者による検証を経て、本番化するかを判断できます。
既存システムとの連携や、保守の引き継ぎもできますか？: 現行資産の調査から、保守の引き継ぎ、段階的な切り替え、クラウド移行まで対応します。

CHOOSE THE RIGHT DELIVERY

開発の進め方から
整理します。

目的、要件の確度、変更頻度、既存環境を確認し、適切な開発方式と検証方法を設計します。

開発方式を相談する→

AIの生成速度を検証可能な品質へ。

速く書くだけでは、開発は速くならない。

開発工程全体を、AI前提で設計する。

AIを使うのではなく、AIが働ける環境をつくる。

運用・可観測性

品質ハーネス

AI実行制御

開発コンテキスト

生成されたコードに、判断と検証をひもづける。

成果を任せる受託、変化を進めるラボ。