New model
作ってもらうから、一緒に作れるへ。
AIで試作できる時代は、開発会社に丸投げするだけが正解ではありません。 現場を知る担当者がAIで形にし、技術者が安全性と保守性を整えることで、早く、安く、学びの残る開発に変えられます。
担当者を1名決める
社内で中心になる方を1名決めていただき、その方と一緒にAIの使い方、要件整理、確認方法を育てます。
AIで一緒に試作する
Codex、Gemini、Claude Codeなどを使い、画面、文章、業務フロー、簡単な試作を担当者と一緒に進めます。
最後は保守を引き受ける
公開後の軽微な修正、障害確認、更新、相談窓口を担い、作ったものが止まらない状態を支えます。
Roles
担当者がいると、AIは仕事に近づきます。
AIに全部任せるのではなく、社内担当者、技術者、AIの役割を分けます。現場の判断と技術の確認を分けることで、使えるものに近づきます。
社内担当者
- 業務の背景を伝える
- AIで試作してみる
- 現場で触って判断する
- 社内の優先順位を決める
フレアーズ
- 担当者に作り方を伝える
- AI出力をレビューする
- 公開・保守を見据えて整える
- 危ない実装を止める
AI
- たたき台を出す
- 画面や文章を作る
- コード作成を補助する
- 改善案を素早く出す
Flow
担当者を育てながら、小さく進めます。
01
社内担当者を決める
AIを使って一緒に作る中心人物を1名決め、無理なく関われる範囲を確認します。
02
作りたいことを言葉にする
担当者と一緒に、現場の困りごと、利用者、必要な画面、守るべき情報を整理します。
03
AIでたたき台を作る
画面、文章、業務フロー、簡単なプロトタイプをAIで作り、担当者が見て判断します。
04
一緒にレビューする
使いやすさ、データ構造、権限、セキュリティ、運用負荷を一緒に確認します。
05
公開できる形へ整える
必要に応じてコード、クラウド、ドメイン、フォーム、通知、バックアップを整えます。
06
保守へ引き継ぐ
公開後は、更新、障害確認、軽微な修正、相談窓口を保守契約として継続します。
Support scope
支援の中核は、技術判断と作った後の保守です。
AIで出てきたものをそのまま使うのではなく、技術的な方向づけ、アーキテクチャ選定、公開前の確認、公開後の保守まで見据えて整えます。
要件・優先順位整理
何を作るかだけでなく、なぜ必要か、誰が使うか、何を守るか、どこから始めるべきかを整理します。
技術方針・構成判断
どの技術で作るか、既存サービスを使うか、認証・DB・API・公開環境をどう組むかを一緒に判断します。
AI開発レビュー
AIが出したコードや構成を、公開できるか、守れるか、後から保守できるかという目線で確認します。
保守・改善の引き受け
公開後の相談、軽微な改修、障害確認、外部サービス変更への対応を継続し、作った後も支えます。
作った後を任せられる安心感
社内担当者がAIで試作して終わりではありません。公開後の修正、障害確認、サービス変更への対応、運用相談をフレアーズが継続して担うことで、事業で使い続けられる状態を支えます。
向いているケース
- 社内担当者を1名決めて、作れる人を育てたい
- 自社でもAIを使って作れる力を身につけたい
- 丸投げではなく、現場の知識を反映しながら作りたい
- 最初から大きな開発費をかけず、小さく試したい
- AIで作ったものを事業で使える水準まで整えたい
- 公開後の保守だけは専門家に見てほしい
向いていないケース
- 要件を渡して完成品だけを受け取りたい
- 社内担当者を決められない、または参加する時間を取れない
- 情報管理や権限設計を後回しにしたい
- 作った後の保守や改善を考えていない
Price
料金は月額伴走プランに含まれます。
IT顧問とAI共創開発支援は別契約ではなく、同じ月額伴走プランです。社内担当者の育成、AI試作、設計・レビュー、公開前確認、保守相談まで月額で支援します。実装作業、公開作業、設定代行の範囲が大きい場合は事前に確認します。
個人・1名
10,000円
税別 / 月
2〜5名の会社
20,000円
税別 / 月
6〜10名の会社
30,000円
税別 / 月
11〜20名の会社
50,000円
税別 / 月
21名以上
要相談
別途見積
FAQ
よくある質問
社内担当者はどのくらいITに詳しい必要がありますか？
高度な技術知識は必須ではありません。業務の流れを説明でき、AIで作ったたたき台を見て良し悪しを判断できる方が向いています。AIの使い方や確認の観点は一緒に育てます。
お客様側にエンジニアがいなくてもできますか？
できます。社内担当者に必要なのは、コードを書く力よりも、業務の背景を言葉にし、AIのたたき台を確認する力です。必要な技術判断はフレアーズが補います。
従来の受託開発と何が違いますか？
完成品を一方的に納品するのではなく、お客様もAIを使って試作し、フレアーズが設計・レビュー・公開・保守を支援します。作る過程が社内に残る点が大きく違います。
保守だけ依頼できますか？
内容を確認したうえで対応可能です。ただし、権限、コード、利用サービス、データの扱いが確認できない場合は、最初に棚卸しが必要です。
光の道具箱は必須ですか？
必須ではありません。必要な場合は選択肢の一つとして使います。Google Workspace、既存SaaS、個別アプリ、CloudflareやGoogle Cloudなど、目的に合わせて選びます。
AIで作る力を、会社に残す。
まずは作りたいものを一緒に整理しましょう。
まだ仕様が固まっていなくても大丈夫です。AIで試すところから、保守までの道筋を確認します。