01
新規事業の立ち上げ伴走
事業構想の段階から入り、検証に必要な最小のシステムを実装します。輪郭が固まるにつれて、本番運用に耐える形へ育てます。
- 構想を、実装可能な単位に分解する
- 検証用のプロダクトを最短で立ち上げる
- 事業計画の更新に合わせて作り替える
AI-Native Systems for Enterprise
その事業のためだけの、
AIネイティブなシステムを。
既製のSaaSでは、新しい事業の輪郭は埋まりません。Deerは、個社の業務に最適化したAIネイティブなシステムを、構想段階から事業と伴走して設計・実装します。
- 個社最適
- 汎用の型に業務を寄せず、その会社の業務に合わせて作る
- AIネイティブ
- 人とAIが同じ業務を扱える構造を、前提から設計する
- 事業と伴走
- 要件定義の前段から、意思決定と同じ速度で実装する
Mission
個社最適なAIネイティブシステムを、事業と伴走しながら実装する。
新規事業は、決まっていないことのほうが多い。だからDeerは、要件が固まるのを待たずに伴走します。事業の意思決定と同じ速度で仮説を形にし、使われ方を見ながら、その会社にしかない業務をシステムとして立ち上げます。
Why AI-Native
AIを足すのではなく、
AIが動く前提で作る。
既存の業務システムにAIを後付けしても、扱えるのは表面のテキストだけです。業務そのものを構造として定義し直すことで、AIは初めて実務を担えるようになります。
01
業務を、AIが読める構造にする
画面や帳票より先に、業務そのものをドメインモデルとして定義します。人が使う画面と、AIエージェントが叩くAPIを、同じ構造の上に置きます。
02
人とAIが分担する前提で設計する
判断の一部をAIに委ね、責任は人が持つ。承認、監査ログ、差し戻しの経路を最初から組み込み、運用に載せられる形で実装します。
03
後付けではなく、前提から作る
既存システムにAIを足すのではなく、AIが動くことを前提に基盤を設計します。データの持ち方が変わるため、精度も拡張性も後から効いてきます。
04
作る速度そのものを引き上げる
設計・実装・検証の工程にAIを組み込み、少人数でエンタープライズ品質を出します。事業側の意思決定を待たせない速度が、伴走の前提です。
Services
事業の局面に合わせて、関わり方を選べます。
02
基幹・業務システムのAIネイティブ刷新
既存の基幹システムを、人とAIの双方が扱える構造へ置き換えます。止められない業務を抱えたまま進める、段階的な移行計画から担当します。
- 現行業務とデータの構造を棚卸しする
- 止めずに移行する順序を設計する
- AIエージェントが動く基盤として作り直す
03
技術顧問・アーキテクチャ支援
技術選定、開発体制、ベンダーマネジメント、AI活用方針。意思決定の場に、実装できる技術者として入ります。
- 投資判断に必要な技術的な前提を揃える
- アーキテクチャと開発体制をレビューする
- 内製化に向けた設計と引き継ぎを行う
Approach
伴走のかたち
受け取った要件をそのまま作るのではなく、事業の判断に必要な順序に組み替えてから実装します。
01
構想を、実装可能な単位に分解する
事業の狙い、収益の仮説、社内の制約を伺い、何をどの順で作るべきかを整理します。この段階では仕様書ではなく、判断の材料を作ります。
02
最小の実装で、事業仮説を検証する
作り込む前に、意思決定に必要な部分だけを動く形にします。実際のデータと担当者の操作で、仮説が成立するかを確かめます。
03
使われ方を見て、業務ごと作り替える
現場での使われ方は、必ず想定とずれます。ずれた前提のほうを設計に反映し、業務とシステムを同時に整えます。
04
運用に耐える基盤へ引き上げる
権限、監査、可用性、コスト。事業の成長に合わせて、エンタープライズの運用要件を満たす水準へ段階的に引き上げます。
Foundation
任せる前に、
確かめられること。
- エンタープライズ開発
10年以上
大規模Webサービス・SaaSの設計から運用までを一貫して担当してきました。
- 設立
2017年
法人として継続的に、受託開発と自社プロダクト開発の両方を行っています。
- 体制
直接契約
多重下請けを挟まず、代表が意思決定の場に直接入って設計と実装を担います。
- 対応範囲
構想から運用まで
要件定義の前段から、実装、リリース後の改善までを同じ体制で続けます。
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