日本企業のシステム開発、こんな悩みはありませんか？
外注すると不透明
要件定義から実装まで丸投げ。途中経過が見えず、完成物が期待と違っていても手遅れになりがち。
開発リソースがボトルネック
社内にエンジニアが足りない。プロジェクトが立ち上がっても、アサインできずに機会損失が発生。
AI導入したいがノウハウがない
生成AIで開発が変わると聞くが、どこから始めればいいのかわからない。セキュリティ面の不安も。
YTALのアプローチ：Integrated Team
- 要件定義→見積もり→開発→納品の一方通行
- 途中変更は追加費用・期間延長
- 納品物のブラックボックス化
- 保守フェーズで別契約が必要
- プロダクトオーナーと二人三脚で要件を言語化
- AIによる高速プロトタイピング→即座にフィードバック
- すべてのコードと設計ドキュメントを共有
- 継続運用・改善も同じチームで一貫対応
AIは「ツール」ではなく、「チームメンバー」
私たちは、AIをただの生産性向上ツールとして扱いません。 AIをチームの一員として迎え入れ、人間がAIの強みを活かし、弱みを補完する体制を構築します。
Human-in-the-loop
すべてのAI生成物をシニアエンジニアがレビュー。品質とセキュリティを担保します。
Context Engineering
AIが最大のパフォーマンスを発揮できるよう、コードベースと設計指針を最適化します。
透明性の維持
AIがどこで何をしたか、すべて追跡可能。ブラックボックスを作りません。
YTALの3つの価値
Elite Team
Shopify、Amazonなどグローバルテック企業出身のエンジニアとPMが、設計からレビューまでを一貫して担当。
Full AI Integration
Cursor、Claude Code、Devinなど最先端AIツールを駆使し、開発速度を最大10倍に。
End-to-End
デザインから本番運用まで、プロトタイプで終わらない実運用を見据えた一貫支援。
導入事例
業務自動化ツールの高速開発
繰り返しの手作業を自動化するWebアプリを2週間でプロトタイプ、4週間で本番投入。従来見積もりの1/3のコストで実現。
社内ナレッジ検索システム構築
散在するドキュメントをAIで統合検索可能に。RAGアーキテクチャで精度の高い回答を実現し、問い合わせ対応工数を大幅削減。
新規SaaSプロダクトのMVP開発
アイデア段階から3ヶ月でMVPをローンチ。プロダクトオーナーが自らUI/UXを調整できる体制を構築し、継続的な改善サイクルを確立。
提供プラン
Plan 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。3-4週間の短期集中型。
- 動作するプロトタイプ1点
- デザインシステム基盤
- ノウハウ共有セッション
Plan B：検証ドリブン
プロトタイプに加え、社内利用とフィードバック収集サイクルを伴走。週次セッションで継続的な改善をサポート。
- Plan Aの成果物すべて
- フィードバック収集基盤
- 週1回の伴走セッション
- 改善イテレーション3サイクル
Plan 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。セキュリティ、SRE品質、継続デプロイの体制を包括的に整備。
- Plan Bの成果物すべて
- 本番環境構築
- CI/CDパイプライン
- セキュリティ自動化
- 継続運用ドキュメント
Why YTAL?
岡崎 雄太
CEO / Lead Engineer
元 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。プロトタイプから本番運用まで一貫した技術選定を得意とする。
北郷 裕太郎
COO / Product Lead
元 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。ビジネス要件の言語化とプロダクト戦略に強み。