事例紹介
成功事例
戦略から実装まで — 実践ではこのように見えます。
50%高速化
ソフトウェア納品
SDLCへのAI統合後のサイクルタイム短縮。
4つのライフサイクル段階
エンドツーエンドカバレッジ
要件、コーディング、QA自動化、リリースオペレーション。
6週間
コンセプトからプロトタイプ
アイデアから動作する検出システムまでの時間。
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
スポーツテックプラットフォームのAIネイティブSDLC
規制業界のスポーツテックオペレーターと協力し、ソフトウェア開発ライフサイクルの各段階にAIを組み込みました。リーダーシップとAI戦略を形成し、その後エンジニアリングチームに入って実装しました。
戦略 + 実装
ハイライト
- CTOとAI採用ロードマップを定義し、チームと構築。
- ドメイン固有のマイクロサービスに調整された統合AIワークスペース。
- Linearで編成されたスペック駆動開発により、プロダクト、エンジニアリング、QAが常に整合。
構築したもの
- 企業のコード規約とアーキテクチャに合わせたCursorファインチューニングパイプライン。
- ベッティング概念を実行可能なスペックに変換するAI支援要件テンプレート。
- 合成データ生成とリグレッションパックを組み合わせた自動QAハーネス。
- AI作成コードが安全にレビュー、テスト、リリースを通過するためのデプロイガードレール。
結果
- 優先スクワッドで50%高速な納品速度。
- ミッションクリティカルなジャーニーをカバーするQA自動化。
- ワークフローが既存ツール内に留まったため、一貫した開発者採用。
プロセス
1
ディスカバリー
プロダクト、エンジニアリング、コンプライアンスチームをシャドーし、AIが摩擦を取り除ける場所をマッピング。
2
ビルド
Cursorをファインチューン、プロンプトライブラリを作成、エンジニアとペアで実際のコードベースで出力を検証。
3
スケール
イネーブルメントプレイブック、オブザーバビリティダッシュボード、継続的チューニングケイデンスを展開。
ラピッドプロトタイピングステルスサイバーセキュリティベンチャー
ロマンス詐欺検出 — コンセプトから動作プロトタイプへ
アーリーステージ投資家がコンセプトを検証する必要がありました：AIはお金が動く前にロマンス詐欺を検出できるか？私はリサーチだけでなく、6週間でテーゼを証明（または反証）する動作プロトタイプを構築しました。
コンセプト → プロトタイプ
ハイライト
- 犯罪者パターンをほぼリアルタイムで分類するプロトタイプスコアリングエンジンを構築。
- LLM + 行動グラフを使った迅速な実験で検出アプローチをテスト。
- 6週間以内に完全な攻撃面をマッピング — 人的、技術的、規制的。
構築したもの
- メッセージパターンからロマンス詐欺リスクをランク付けする動作プロトタイプ。
- スクレイピングしたインテリジェンス、パートナーデータ、ユーザーインタビューからのシグナルカタログ。
- デーティングアプリ、メッセージングプラットフォーム、決済レールをカバーする脅威モデル。
- 明確な次のステップを含む技術的実現可能性分析。
結果
- プロトタイプがコア検出アプローチの有効性を証明。
- 新しい行動シグナルに基づく明確な差別化ストーリー。
- 投資家がフェーズドビルドを進める十分な証拠を得た。
プロセス
1
リサーチ
定性インタビュー、ダークウェブインテリジェンス、インシデントデータを収集して問題空間を理解。
2
ビルド
軽量検出モデルを構築、精度vs誤検出をテスト、反復的に改善。
3
検証
プロトタイプをデモ、発見を文書化、前進の道を概説。