AI共創型開発

目的と制約をデザインし、AIと最適解を探索する

AI共創型開発は、あらかじめ緻密な仕様書を固めてから作る従来の手法ではありません。
つくりながら「目的」「制約」「解決の道筋」を構造化し、検証と実装を高速に反復することで、不確実な状況下でも確実に運用可能な「仕組み」へと定着させる開発アプローチです。

私たちは、自社プロダクトの開発においてこの手法を実践し、企画・設計・実装・検証のすべてをAIエージェントと共に進めることで、圧倒的なスピードと柔軟性を両立できることを実証してきました。

デザインの役割：
意思決定と品質統治

本手法において、人が担うデザインとは、見た目の美しさではありません。
目的と制約をいかに設計し、意思決定と品質をどう統治するかという包括的なアーキテクチャ設計を指します。

• 人：目的の定義、制約の棚卸し、トレードオフの判断、品質の最終評価を担います。
• AIエージェント：多案の探索、プロトタイピング、実装コードの生成、テスト・検証の反復を加速させます。

この役割分担により、人は「何を作るべきか」という本質的な問いに集中し、AIは「どう実現するか」という実装の物量を圧倒的な密度でこなします。

実証済みの適用領域

コンセプト検証

仮説を具体化し、検証可能な形（指標・制約・体験仮説）に落とし込みます。
AIエージェントで動くプロトタイプまで作り、成立するものを次工程へ送ります。

形式知を前提にした横断ブレストとデータ生成

コードベースやドキュメント、ルールを前提に、実現可能な企画案・体験案・業務案を複数提示します。
必要な設定や差分、実装の当たりまで出力でき、探索を加速します。

制作・実装・検証

フロントエンド／バックエンド／テスト／検証をAIエージェントが高密度に反復します。
人はドメイン設計、安全性、品質基準、レビュー観点を管理し、意思決定に集中します。

クリエイティブ制作

手書き指示や言語化されたテイスト、挙動を統合し、AIが多様なラフを生成します。
人が選定・方向付け・清書し、動く体験や業務導線に組み込みます。

プロダクト実績

ピコパス

企画・クリエイティブ・実装が同じルール（シナリオ）を共有する設計で、AIエージェントが実装だけでなく、体験案・設定・ラフ生成まで横断的に支援します。
人は「目的と制約の設計」「体験が成立するかの判断」「品質の統治」に集中し、AIが試作・実装・検証の反復を回します。

この実務経験が、オルトスケープのAI共創型開発の基盤です。

Altpass

コアアイデアの研究領域として、AIと共同で企画・要件検討を行い、実装可能性を踏まえたアイデア検証を継続しています。

ピコパスとAltpassについてはプロダクトをご覧ください。

ツール導入ではなく、仕組みをつくる

AI共創型開発が目指すのは、AIツールの導入ではありません。
目的・制約・道筋を形式知として揃え、企画から運用まで回せる仕組みそのものをつくることです。

自社プロダクトで磨き上げたこの実践的な手法を、パートナー企業の皆様と共に社会へ実装していきます。