AI 時代の開発速度についていけない
「2 週間で動くものを」が当たり前になり、従来の見積もり・体制では追いつけない。
Problem
①
②
③
課題
小さくて強いチームが見つからない
大手 SI は 5〜10 名単位が前提。経営に直結して動ける規模のチームが市場にほぼ存在しない。
AI を前提にした開発体制を立ち上げられない
AI を実戦投入できる開発者は希少で、社内でも従来の委託でも体制が立ち上がらない。
Solution
私たちの解
日本語で直接コミュニケーションし、要件定義から運用まで内製チームが一気通貫で担います。 AI エージェントが実装を担うことで、小さなチームのまま大規模チーム相当の出力を出します。
- 日本語ビジネスレベル
- フルスタック内製
- AI agentic workflow
Taxi Team
タクシーチーム（Taxi Team）
「ピザ 2 枚のチーム」は、人間がすべてを実装していた時代の単位です。 AI エージェントが実装・テスト・レビューを担う今、開発チームはタクシー 1 台に収まります。
ピザ 2 枚は 10 人を養う。タクシーの座席は 4 つ、多くて 6 つ。
全員が 1 台に乗る
チーム全員が同じ車内にいます。伝言も引き継ぎもなく、文脈は全員が共有します。
目的地がある
組織図ではなく、成果でスコープを決めます。1 回の走行に目的地は 1 つ。
ハンドルは人間が握る
エージェントは提案し、実行します。重要な判断を下すのは必ず人間です。
メーターが見える
人・エージェント・トークン。コストは走り終えた後ではなく、走行中に見えます。
「タクシーチーム」の定義: taxiteam.dev
Engagement
オフショア開発モデル
上流は日本でオンサイト、実装以降はダナンのチームが担当。AI（ADSLC）で全工程を一気通貫します。
日本・オンサイト可
上流フェーズ
- 調査・ヒアリング
- 要件定義
- 基本設計
ダナン・オフショア
実装〜運用フェーズ
- 詳細設計・実装
- テスト・レビュー
- デプロイ・運用・改善
全工程を AI が伴走
Discovery
ヒアリング ／ 要件定義 ／ 設計
議事録 ／ 仕様化
Build
実装 ／ テスト ／ レビュー
コード生成 ／ 補完
Run
デプロイ ／ 監視 ／ 改善
障害検知 ／ レポート
お客様の開発プロセスに適応 — ADSLC を一貫適用
- SME フローに対応
- SIer フローに対応
- AI-Driven SDLC