AI Hybrid Delivery
開発組織をAIハイブリッド化し、事業スピードを最大化する
YTAL, Inc.は、AIと人の共創で「まるで内製チームのように」柔軟かつ低コストにプロダクト開発を進めたい企業の伴走者です。 非エンジニアでもプロトタイプを構築できる体制づくりから、継続運用のガードレールまで包括的に支援します。
無料相談を予約するサービス概要
我々が提供するのは、AIを活用したコンテキストエンジニアリングと実装伴走を組み合わせた受託開発サービスです。 プロダクトオーナーと二人三脚で要件を言語化し、AIを活用して高速に構築しながらも、セキュリティや品質のガードレールを維持します。
低コスト・高速開発
既存の受託会社では実現しにくいスピードとコスト効率。AIを前提にしたプロセスでプロトタイプから本番まで伴走します。
内製のような透明性
外注特有の情報非対称を解消。プロダクトオーナー自身が意思決定しやすい環境を整備し、変化に強い開発体験を提供します。
専門家によるガードレール
DDDレイヤリング、SRE品質、セキュリティを押さえた実装指針を設計。AI活用でも安心できる品質基盤をつくります。
導入事例：新規プロダクト開発プロセス
1. Design Session
初期のデザインスプリントで課題と価値仮説を整理し、Figma MakeやMobbinなどで素早くプロトタイプを可視化します。
推奨ツール: Figma Make / Mobbin / 21st.dev
2. バックエンド・データ接続
ConvexやGitベースの環境でデータモデルとルールを整備し、AIコーディングを活かす開発基盤を設計します。
推奨ツール: Convex / SpecStory / Codex / Claude Code
3. 社内利用とUXリサーチ
MazeやWevo Pulseでフィードバックループを設計。社内利用を通じて価値検証を高速に繰り返します。
推奨ツール: Maze / Wevo Pulse
4. 継続運用・評価
PostHogやCI/CD、セキュリティ自動化で運用パイプラインを整備。AIと人が共存する継続改善体制を実現します。
推奨ツール: PostHog / GitHub Actions / IaC
導入事例：既存システム改善プロセス
技術的負債が多い環境でも、AIがコーディングしやすい構造へと再設計します。既存資産を活かしつつ、段階的にAI導入を進めるためのロードマップをご提供します。
1. コードベースの可視化
DevinなどのAIエージェントと連携し、既存システムのインデックス化や依存分析を自動化。技術的負債とリスクを可視化します。
推奨ツール: Devin / Claude Code / Dependency Analysis
2. リファクタリング伴走
結合度を下げ、凝集度を高めるリファクタリング計画を作成。AIがコーディングしやすいモジュール構造へ段階的に再設計します。
推奨ツール: DDD / Clean Architecture / Test Automation
3. 変更容易性の向上
テスト整備と自動化ガードレールを構築し、将来的な機能追加やAI活用を加速。継続的な改善体制を確立します。
推奨ツール: CI/CD / Integration Tests / Code Quality Gates
提供プランイメージ
プランA：プロトタイプ集中
デザインとバックエンドの立ち上げに集中し、最初のプロトタイプを社内で活用できる状態へ。
- 1つのプロトタイプ
- 独立したノウハウ共有セッション
プランB：検証ドリブン
プランAに加えて社内利用と改善サイクルを伴走。週次セッションで継続的な改善支援を提供。
- フィードバック駆動の改善
- 社内イテレーション運用ガイド
- 週1回の伴走セッション
プランC：運用体制構築
プロトタイプから本番運用までを一貫支援。コンテキストエンジニアリングと運用体制を包括的に整備。
- 本番運用を見据えた設計
- セキュリティ・SREガードレール
- 継続運用の自律体制
Why YTAL?
CEO - Yuta Okazaki
Former Shopify Senior Production Engineer. グローバル規模のコマースプラットフォームを支えた経験から、AIを活かした高速開発と品質担保のバランスを熟知しています。
COO - Yutaro Hongo
Former Amazon Business Senior Product Manager. Amazon Businessの大企業向け営業戦略をリードし、その後Data EngineeringとPMの両輪で大規模業務システムのリプレースを経験しています。