生成AIを
「導入した」
で終わらせない。
内製のように動く開発パートナー、YTAL。
AIを活用した高速開発と専門家のガードレールを組み合わせ、要件定義から本番運用まで一貫して伴走します。
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
実際のプロジェクト実績をもとにご紹介します。
与信審査の書類処理を70%自動化し、繁忙期のCS負荷を解消
課題
不動産の初期費用を分割払いにする保証サービスを展開するスタートアップ。急成長に伴い、不動産仲介会社から届く書類をもとにCSチームが与信判断を行う業務の負荷が増大。このままでは繁忙期に対応が追いつかなくなる見通しだった。
アプローチ
業務ヒアリングを通じて理想のオペレーションを設計し、約1ヶ月で実装。AI OCRで書類を読み取り、保証会社のシステムへ情報を書き戻し、与信判断に必要なフラグ付けまでを自動化。最終判断は人間が行うHuman-in-the-loopの設計とし、CS担当者が自然言語プロンプトでOCR精度を自ら改善できる仕組みも構築した。
生成AIによるマニュアル自動編集機能を開発し、提案力・成約率の向上に貢献
課題
クラウド型マニュアル作成サービスを提供する事業会社。マニュアルの作成・更新に時間がかかり、サービス利用企業の現場定着が課題だった。手動編集だけでは差別化が難しく、AI活用による付加価値の創出が求められていた。
アプローチ
長大なコンテキストでも安定動作する、生成AIをフル活用したAI編集機能をゼロから開発。マルチターン対話でのマニュアル生成に加え、文章構造や画像のメタデータを分析した高度な編集を実現。本番環境での安定稼働と品質担保を両立させた。
進め方
すべてのプロジェクトは、3つのフェーズで進行します。
Phase 1：ディスカバリー
2週間で課題を可視化し、ROIを試算。「本当に作るべきか」を含めた誠実な提案を行います。分厚い要件定義書は不要です。
- 業務ヒアリング・課題の構造化
- 技術選定と実現可能性の検証
- ROI試算と優先順位の提案
- Go / No-Go の判断材料一式
Phase 2：デリバリー
約1〜2ヶ月の短期集中で、本番リリースまで一気通貫。AIネイティブな開発プロセスで、スコープ変更にも柔軟に対応します。
- インフラ構築〜アプリケーション開発
- 実機フィードバックサイクルの反復
- AIを活用した網羅的テスト・負荷試験
- 段階的な本番リリース
Phase 3：パートナーシップ
リリース後も同じチームが継続支援。運用改善・新規領域への展開を、内製チームのように伴走します。
- 本番運用の継続的な改善
- 新規プロジェクトの立ち上げ支援
- チームへのナレッジ移転
- 中長期のシステム戦略策定
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。
まずは課題と理想像をお聞かせください
「導入して終わり」ではなく、定着と成果を一緒に目指します。
スモールスタートから全社展開まで、御社に最適な進め方をご提案します。
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