テスト先行 × AI 実装の徹底
「AI に書かせて後でテスト」ではなく、人間が受け入れ基準とテストを先に書き、AI に実装させる順番を死守します。Red にならない不健全な TDD を絶対に作りません。
AI-Driven Development
AI 駆動開発
AI と人間が並走する、新しいプロダクト開発の標準
FIXIT の AI 駆動開発サービスは、Claude Code・Cursor・社内 AI エージェントを実プロジェクトに組み込み、人間のエンジニアが「設計」と「レビュー」に集中できる体制を作ります。
結果として、通常 2〜3 ヶ月かかる SaaS MVP を 3 週間で本番投入したり、8 ヶ月見込みのレガシー刷新を 4 ヶ月で完遂したりと、業界平均と比較しても圧倒的な期間圧縮を継続的に実現しています。
AI に任せきりにせず、テスト先行と人間レビューを必ず併用することで、AI 受託開発でありがちな品質劣化を起こさない開発体制を実証しています。
Best For
こんなプロジェクトにおすすめ
新規 SaaS / 業務システムを 1〜6 ヶ月で立ち上げたい
AI 駆動の開発体制を取り入れたいクライアントワーク
AI を入れることで「速く・高品質に」スケールしたい
他社との違い
ツール導入だけでなく運用設計まで一気通貫
リポジトリの CLAUDE.md / プレイブック整備、PR テンプレート、CI hook によるレビュー自動化まで含めて納品します。クライアント内製化までを視野に入れた体制づくりが標準です。
ROI を定量化する KPI 設計
リリースリードタイム・PR 中央サイズ・P1 障害件数の 3 指標を月次でモニタリングし、AI 駆動の効果を経営層が把握できる形で見える化します。
標準的な開発フロー
- 1
ディスカバリー
所要 1〜2 週間ビジネス背景・期待 ROI・関係者構造を 1〜2 回のワークショップで把握し、AI 駆動で短縮できる工程を特定します。
- 2
アーキテクチャ設計
所要 1〜2 週間Claude Code / Cursor を含む技術選定、ドメインモデル草案、受け入れテストの骨格を作成。プロジェクト独自の CLAUDE.md とプレイブックも整備します。
- 3
AI ペア駆動の実装
所要 規模に応じて数週間〜数ヶ月テスト先行で AI 実装、人間レビューを必ず通す体制を回します。週次デモでクライアントとのフィードバックループを高速化します。
- 4
運用引き継ぎ
所要 1〜2 週間本番リリース後の運用 Runbook・KPI ダッシュボード・改善サイクル設計までセットで納品します。
料金の目安
実際の費用はヒアリング後のお見積もりで確定します。下記は近い規模の案件で参考にしていただける幅です。
参考価格レンジ (税抜)
1 案件あたり 400 万〜3,000 万円
価格を左右する主な要因
- ●案件規模 (人月)
- ●AI 駆動への移行支援の有無
- ●顧客側エンジニアとのペア体制構築範囲
税抜表記。長期契約や運用フェーズの伴走は別途調整します。
規模・データ移行・運用伴走の範囲などで変動します。お見積もりは無料です — お問い合わせには 1 営業日以内に担当者からご連絡します。お問い合わせはこちら →
よくある質問
- Q. 顧客の機密データを AI に渡しても大丈夫ですか？
- 顧客との契約で AI ツールの利用許諾を得るのが大前提です。FIXIT では契約段階で AI 利用条項を明示し、Anthropic との Zero Data Retention 契約を併用するなど、データ取り扱いを明確化しています。
- Q. AI が書いたコードの品質はどう担保しますか？
- AI 生成コードを「テスト・人間レビュー・本番投入後の監視」の 3 段階で担保しています。これまでの実証ケースでも、リリース後の P1 障害件数は業界平均より明確に低い水準を維持しています。
- Q. 規模が大きすぎる案件は対応できますか？
- むしろ AI 駆動が活きるのは中規模以上のクライアントワークです。仕様の不明確さや、複数ドメイン横断の依存関係といった、人間だけでは整理しきれない領域で AI が活躍します。
- Q. 私たちの社内に Claude Code を浸透させる支援も頼めますか？
- Stage 1〜5 の導入ガイドを別記事でまとめています。詳しくは Claude Code を実務に導入する完全ガイド を参照してください。
- Q. 契約形態は請負・準委任のどちらでも対応できますか？
- 請負・準委任のどちらにも対応します。MVP のように成果物が明確なフェーズは請負、要件が固まりきらない探索フェーズや継続改善は準委任、と局面で使い分けるのが標準です。混在契約 (フェーズ 1 は請負 / フェーズ 2 は準委任) も実績があります。
- Q. AI ツールを全く使ったことがないチームでも依頼できますか？
- むしろそうしたチームこそメリットを実感しやすい構成です。FIXIT 側がリポジトリの CLAUDE.md やプレイブック・CI hook を整備し、貴社エンジニアと並走することで、納品時には貴社チームだけで AI 駆動開発を継続できる状態を目指します。詳しくは AI 受託開発の会社を選ぶときの 5 つのチェックポイント を参照してください。
Pillar Hub
目的別に読む: AI 受託開発の発注ガイド
発注前に押さえておきたい論点を、目的別のカテゴリで整理しています。
費用と期間の相場を知る
SaaS MVP / 業務システム / レガシー刷新の実案件レンジを、実数値で公開しています。
AI 駆動開発の費用・期間はいくら?料金相場と見積もりの内訳
発注者が最初に知りたい「いくら・どのくらいで作れるか」に、実案件レンジ(400 万〜4,500 万円)で答える数値記事です。規模別・サービス別の費用と期間の早見表、見積もりの内訳、費用を左右する 5 つの変数まで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが発注目線で整理しました。安すぎる見積もりに潜むリスクの見抜き方も解説します。
SaaS の MVP 開発の費用と期間｜AI 駆動開発の実数値で解説
SaaS の MVP 開発にかかる費用と期間の相場を、AI 駆動開発の実案件の実数値で解説します。機能範囲ごとの料金レンジと、通常 2〜3 ヶ月かかる開発が 3 週間に縮む理由を数値テーブルで提示し、費用を決める 4 要素・内製と一般的な受託との比較・見積もりで失敗しないチェックリストまで、発注目線で整理しました。400 万〜1,200 万円レンジの実例も紹介します。
レガシー刷新の費用と期間｜実案件の実数値で見る相場と内訳
システムリプレイスの費用と期間を、実案件の実数値とコスト変動要因(コード行数・ドメイン数・データ移行難易度)で数値テーブル化しました。規模別の費用・期間レンジ(税抜)、工程ごとの工数配分、相見積もりで確認すべき項目までを発注目線で整理し、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが見積もり前の判断材料を提供します。
AI 受託開発会社の選び方・比較
発注前の会社比較・見極めの視点。競合と並べたときに何を見るべきかを整理しています。
AI 受託開発会社の選び方と比較ポイント10|失敗しない発注先の見極め方
「AI でやります」と言う会社が乱立し、どこも同じに見える。そんな発注者向けに、実装力・体制・見積もり・契約形態まで 10 の比較ポイントで発注先を見極める方法を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが整理しました。質問リストや料金体系の見方、最終チェックまでそのまま発注の判断に使えます。
AI 受託開発の会社を選ぶときの 5 つのチェックポイント
「AI 駆動開発を謳う受託会社」が急増しています。本当に AI を使いこなして品質と速度を両立できる会社の見分け方を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが発注者目線で整理しました。
AI エージェント開発に強い会社の選び方|発注前に確認する評価軸
AI エージェント開発を外注で進めたい発注検討層に向け、開発会社を見極める評価軸、費用感とプロジェクト規模、PoC から本番までの進め方、失敗しやすいパターンと回避策を実務目線で整理します。技術力だけでなく業務理解・運用設計・ガードレール設計まで見られる相手かを判断するためのチェック観点を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオがまとめました。発注前の比較検討に使える一本です。
Web システム開発を依頼するなら｜要件・費用・進め方の判断ガイド
Web システム開発を外部に依頼する際の要件整理・費用相場・発注の進め方を、発注者目線で整理した実務ガイドです。要件定義で先に決めておくべきこと、費用とスケジュールの考え方、発注先の確認事項に加え、AI 駆動開発で Web 開発がどう変わるかまで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが解説します。
発注前に押さえる進め方と落とし穴
AI 駆動開発の発注ガイド。工程・体制・成果物と、発注前に潰しておくべき論点をまとめています。
AI 駆動開発の発注完全ガイド|費用・契約・進め方・会社選び
発注を検討する意思決定者向けに、会社選び・費用・契約・進め方・PoC・ベンダーロックイン回避を 1 ページで俯瞰するハブガイドです。発注プロセスの全体像と判断軸を整理し、各論の深掘り記事へつなぐ発注者の起点として、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオがまとめました。
AI 駆動開発 大全 2026|費用・期間・進め方・発注の完全ガイド
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AI 駆動開発の進め方が一目でわかる|工程・体制・成果物の全体像
AI 駆動開発のやり方を、要件定義から運用までの 7 工程・チーム体制・各工程の成果物で整理しました。テスト先行と AI コードレビューで速度と品質を両立させる流れを、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実プロジェクトの勘所とともに具体的に解説します。
AI 駆動開発で失敗しない進め方|発注前に潰すべき7つの落とし穴
AI を使っても、進め方を誤れば開発は失敗します。要件の固定化・丸投げ・検収先送りなど発注側に起因する落とし穴を7つ挙げ、週次デモと KPI 計測で回避する進め方を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実例付きで解説します。
契約・RFP を整える
AI 開発の契約 (準委任 vs 請負) の使い分けと、RFP テンプレートの実物を公開しています。
AI 開発の RFP(提案依頼書)の書き方|発注者向けテンプレート付き
良い提案と見積もりを引き出す RFP の書き方を、AI 駆動開発の前提で解説します。盛り込むべき必須項目とそのまま使えるテンプレート、AI 案件特有の記載ポイント(成功指標・データ・モデル方針・運用範囲)、提案を比較するスコアリングの作り方までを発注者目線で整理しました。予算未確定でも書ける進め方や、RFP を書かずに相談から始める選択肢も紹介します。
AI 開発の契約は準委任と請負どちらが正解?発注者向け契約選び
AI 駆動開発は要件が動くため契約形態の選び方が成否を分けます。準委任と請負の違い、責任分界、検収・瑕疵の考え方を発注者目線で整理し、AI を使う前提での契約設計を解説します。
レガシー刷新・リプレイスに強い
「2025 年の崖」以降のレガシー刷新を、AI で読み解いて段階移行するアプローチ。
システムリプレイスの進め方完全ガイド｜失敗しない7ステップ
「リプレイスしたいが業務を止められない、当時の設計を知る人がいない」という典型のジレンマを抱える情シス・事業責任者に向けて、現状の棚卸しからドメイン分割、移行順序の設計、データ移行リハーサル、Feature Flag による段階リリースまでの 7 ステップを、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが一次情報で解説します。費用を左右する要因と、失敗を避けるチェックリストもまとめました。
2025 年の崖とは｜放置するリスクと AI 駆動で乗り越える刷新の進め方
経済産業省が警鐘を鳴らす 2025 年の崖とは何か、放置した場合の経済損失とリスクを整理し、レガシーシステムを AI 駆動で段階刷新して乗り越える進め方を解説します。刷新／リプレイス／塩漬けの判断軸、ブラックボックス化したコードを AI で読み解く手順、止めずに移行するロードマップ、そして 10 年もののシステムを期間半分で刷新した実例まで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実務目線で整理しました。
仕様書のないレガシーを AI で読み解く｜ブラックボックス刷新の進め方
ドキュメントが残っていない、作った人もいない。そんなブラックボックス化したレガシーシステムを刷新する入口は、コードから仕様を読み解くことです。本記事では、Claude Code などの AI エージェントに既存コードを読み解かせ、ドメイン責務マップ・暗黙の業務ルール・触ると危険なホットスポットを行番号付きで復元する手順と、読み解きフェーズだけを先に発注して見積もり精度を上げる進め方を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実務目線で整理します。
EOL・サポート終了への対応｜塩漬けシステムを止めずに刷新する選択肢
OS・言語・フレームワークの EOL(サポート終了)が迫り対応を迫られる情シス向けに、放置リスクの整理と、延命・部分移行・全面刷新という現実的な選択肢、業務を止めずに進める段階移行の手順を比較解説します。期限から逆算したロードマップの引き方、データ移行リハーサルの勘所、AI 駆動開発で対応期間を圧縮する方法まで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実務目線で整理しました。
業種別のユースケース
金融・医療・製造・EC・不動産・物流・教育・士業バックオフィスの AI 駆動開発の進め方。
金融・フィンテックの AI 駆動開発と堅牢な受託開発の選び方
金融・フィンテック事業者向けに、堅牢性とスピードを両立する AI 駆動開発の進め方と発注先の選び方を整理。高信頼が求められる金融システムでテスト先行・段階移行をどう実装するかを発注者目線で解説します。
医療・ヘルスケアの AI 駆動開発と業務システム開発の進め方
医療・ヘルスケア事業者向けに、規制とセキュリティを踏まえた AI 駆動開発の進め方を解説。問い合わせ・予約・記録の業務効率化を AI で実装し、品質を担保しながら本番投入する設計と費用感をまとめます。
製造業の AI 駆動開発・基幹システム刷新の進め方と費用
老朽化した生産管理・在庫システムを抱える製造業向けに、AI 駆動開発でレガシー刷新と現場 DX を段階移行で進める手順・期間・費用感を、卸売流通の刷新事例を交えて発注者目線で整理します。生産管理システムのリプレイスを半分の期間で進める手順から、Claude Code・Cursor を現場に定着させる 5 段階まで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実務の判断基準で解説します。
小売・EC の AI 駆動開発でつくる売上を伸ばす仕組み
小売・EC 事業者向けに、AI 駆動開発でレコメンドや在庫最適化、接客 AI エージェントを実装し売上と運用効率を伸ばす仕組みづくりを、PoC 止まりにしない進め方・費用感とともに解説します。既存 EC を止めずに機能を段階追加する設計、評価ハーネス付きの納品、問い合わせ一次対応を自動化した事例の数値、PoC から本格運用までの費用レンジまで、実プロジェクトの知見を整理しました。
不動産業界の AI 駆動開発と業務システム・SaaS 開発の進め方
不動産事業者・不動産テック向けに、物件管理や問い合わせ対応、契約業務を AI 駆動開発で効率化する進め方を解説。SaaS プロダクトを短期間で本番化する設計と費用感を、発注者目線で AI 駆動開発のクリエイティブスタジオがまとめます。
物流・運送業の AI 駆動開発と業務自動化の進め方
物流・運送業向けに、配車補助や倉庫管理、問い合わせ対応を AI 駆動開発で自動化・効率化する進め方を発注者目線で解説します。レガシーな倉庫管理システムをサービスを止めずに段階刷新する手順、評価ハーネスを備えた AI エージェント実装の設計、現場への定着の進め方、費用と期間の目安(税抜)までを整理しました。
教育・EdTech の AI 駆動開発と学習プロダクト開発の進め方
教育事業者・EdTech 向けに、学習プロダクトや AI チューター、運用業務の効率化を AI 駆動開発で実装する進め方を解説。週次デモで仮説検証を回しながら学習 SaaS を短期間で本番化する設計、未成年の個人情報や学習データの扱い、費用と期間の目安まで、発注者目線で AI 駆動開発のクリエイティブスタジオの知見としてまとめます。
士業・バックオフィスの AI 駆動開発と業務自動化で効率化する方法
士業事務所・管理部門向けに、書類作成や問い合わせ対応、定型業務を AI 駆動開発と AI エージェントで自動化し効率化する方法を解説。PoC で終わらせず業務に組み込む進め方と費用感、MCP による社内ツール連携や社内定着の勘所まで、発注者目線で整理しました。
関連する実証ケース
- HR テック
SaaS MVP を 3 週間で本番投入したスタートアップ案件
通常 2〜3 ヶ月見込みの SaaS MVP を、AI 駆動開発で 3 週間に圧縮したクライアントワーク。要件すり合わせから本番運用までのプロセスと、品質を落とさないための工夫を実数値で公開します。
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Rails 5 系で稼働してきた業務システムを Next.js + Hono にリプレイス。AI 駆動の段階移行で通常見積もりの半分の期間と工数を実現した、卸売・流通業界向けのプロダクト開発事例です。
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月 6,000 件の顧客問い合わせを抱える BPO 拠点に AI エージェントを導入。一次対応の 80% を自動化し、オペレーター 1 名あたりの処理件数を 2.4 倍に引き上げた、AI 駆動開発の実証事例。
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要件が固まっていないメモ書きの段階でもかまいません。お問い合わせには 1 営業日以内に担当者からご連絡します。発注前の情報収集には、見極め方と相場感をまとめた発注ガイドもご活用ください。
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RAG / LangGraph / 評価ハーネスをセットにした AI エージェント開発サービス。業務に組み込み、人間と協調する運用設計まで一貫して提供します。
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10 年もののレガシーシステムを AI 駆動で半分の期間でリプレイス。業務を止めず、段階移行で安全に完遂します。
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Claude Code・Cursor・Gemini Code Assist・ChatGPT など主要 AI 開発ツールを組織標準として運用するための伴走支援。建設・製造などデジタル後発業界でも、現場運用までを踏み込んで支援します。