Impact in Practice
成功事例
複雑な SDLC に AI を織り込み、大胆な AI ネイティブ構想でもリスクを抑えるプロジェクトを紹介。
50% 速く
開発リードタイム
SDLC 全体に AI Copilot を導入した後のサイクル短縮。
4 ステージ
エンドツーエンド
要件、コーディング、QA 自動化、リリース運用を網羅。
6 週間
検証
ロマンス詐欺コンセプトのリスクを抑えるまでの期間。
ソフトウェアエンジニアリング向け AIベルギーのスポーツベッティング企業
AI ネイティブ SDLC で刷新したスポーツテック基盤
規制業界のスポーツテック企業と連携し、Linear での仕様ドリブン開発、独自サービス上の Cursor 微調整、ハイリスクリリース向けガードレールを整備。QA 自動化の検証も並行。
フルスタック AI エネーブルメント
ハイライト
- ドメイン固有マイクロサービスに調整した統合 AI ワークスペース。
- Linear 上の仕様ドリブン開発で、プロダクト・開発・QA を常に同期。
- Telemetry により、提案が社内統制に準拠しているかと QA パイロットのカバレッジを可視化。
成果物
- 企業のコード規約とアーキテクチャに合わせた Cursor 微調整パイプライン。
- ベッティング概念を実行可能な仕様へ変換する AI 支援テンプレート。
- 合成データ生成と回帰パックを組み合わせた QA 自動化ハーネス（QA リードと検証中）。
- AI 生成コードを安全にレビュー・テスト・リリースへ通すデプロイガードレール。
結果
- 重点スクワッドでのデリバリー速度を 50% 向上。
- ミッションクリティカルなユーザージャーニーで QA 自動化パイロットを展開。
- 既存ツール内で完結するワークフローにより、開発者の採用率が安定。
タイムライン
1
Discovery
プロダクト／開発／コンプライアンスの儀式を観察し、AI が摩擦を減らせる箇所を特定。
2
Co-creation
Cursor を微調整し、プロンプトライブラリを作成、リード陣とペアで検証。
3
Scale
エネーブルメントプレイブック、可観測性、継続的なチューニング体制を展開。
サイバーセキュリティリサーチステルスサイバーセキュリティベンチャー
投資 thesis のためのロマンス詐欺インテリジェンス
資金移動前にロマンス詐欺を検知できるかを検証してほしい、とある投資家から依頼。人類学リサーチ、データパートナーシップ、軽量プロトタイプを組み合わせ、着手可否を判断。
高速ベンチャー検証
ハイライト
- 6 週間で人的・技術的・規制的な攻撃面をマッピング。
- LLM と行動グラフを使った迅速な実験で行為者パターンを分類。
- TAM、技術実現性、段階的 GTM を定量化した投資メモを作成。
成果物
- デーティングアプリ・メッセージング・決済レールをカバーする脅威モデルと機会マップ。
- スクレイピングしたインテリジェンス、提携データ、ユーザーインタビューを束ねたシグナルカタログ。
- ロマンス詐欺リスクをリアルタイムでスコアリングするプロトタイプ。
- KPI・予算レンジ・パートナーロードマップを含むバリデーションレポート。
結果
- 初期デザインパートナーと段階的に構築する自信を投資家が獲得。
- 独自の行動シグナルに根ざした差別化ストーリーを確立。
- プライバシー・同意・地域規制のリスクコントロールを明文化。
タイムライン
1
Sensemaking
質的インタビュー、ダークウェブ情報、インシデントデータを収集。
2
Experimentation
検知精度と誤検知を比較する軽量モデルを構築。
3
Decision
知見を投資メモにまとめ、Go/No-Go 提言を提示。