AIに書かせるのではなく、AIと設計する。
AIコーディングは、指示を投げてコードを受け取るだけの作業ではありません。現行システムの調査、データ構造、画面の動線、性能要件までAIと検討し、経験を積んだシニアエンジニアが設計書と仕様書に落とし込みます。
提供内容
現行調査・要件定義
現行システムとデータの構造を調査し、業務要件を整理。作り直す範囲と残す範囲を切り分け、移行の方針まで決めます。
Reactorによる0→1生成
要件を伝えるだけでAIが動く骨格を生成。数ヶ月かかっていた初期構築が数時間になり、早い段階から実物を見て議論できます。
レガシー刷新・移行
老朽化した基幹システムや属人化したExcel運用を、仕様を引き継いだままクラウドへ。段階的に移行するので業務は止まりません。
既存システム・SaaS連携
基幹システム、会計・販売管理、各種SaaSとのデータ連携を設計。API連携もファイル連携も、業務に合う方式を選びます。
セキュリティ・性能設計
権限設計、ログ、暗号化、負荷対策を初期設計に含めます。生成アプリごとにデータを分離し、AIの学習には利用しません。
運用・保守
リリース後の監視、障害対応、機能改修まで継続対応。要件が変わってもReactorで再生成し、保守性を保ちます。
進め方
最初の相談から本番稼働まで、フェーズごとに成果物を明確にして進めます。
ご相談・現状把握
課題と現行システムの状況を共有いただきます。無料相談で方式と概算をご提案。
調査・要件定義
現行の仕様とデータを調査し、要件定義書を作成。移行の範囲を確定します。
生成・プロトタイプ
Reactorで動く画面を生成。実物を見ながら仕様を固めます。
実装・テスト
シニアエンジニアが作り込み、連携・性能・セキュリティを検証します。
リリース・運用
段階的に本番へ移行し、監視と改修の体制をそのまま継続します。
30年の開発経験があるから、AIの提案を鵜呑みにしない。
AIは数学的に効率のよい構造を提案します。ただし、それが実際に使う人に合うとは限りません。人間工学と現場運用の視点で精査し、使う人の手に馴染む設計へ調整したうえで実装に進みます。
- 現行システムの調査から設計・実装・保守まで一貫して担当
- AIの提案を設計書・仕様書として検証できる形に落とし込む
- 画面と操作は、実際の利用者の動線に合わせて調整
Reactorがあるから、作り直しが怖くない。
継ぎ足しの改修で複雑になったシステムも、Reactorなら0→1で再生成できます。改修のたびに構造が複雑になり、費用と期間が膨らんでいく状態から抜け出せます。
- 会話から業務システムを生成し、その場で動かして確認
- 要件が変わっても再生成で追従し、保守性を保つ
- クラウド、オンプレミス、Windows / Macアプリまで対応
