Service 01 — AI Consulting

AIに「正しく書かせる」ための、 設計の伴走者。

コードを書かない私たちが、貴社の開発を内側から変える。

AI伴走コンサルティングは、Claude Code と GitHub Copilot を GitHub 上で組み合わせ、生成AIを「使える」状態から、「開発プロセスに組み込んで成果を出せる」状態へ引き上げる内製化支援サービスです。フィールフロウは一切コードを書きません。代わりに、AIに正しくコードを書かせるための仕様・Issue・レビュー体制を貴社に定着させます。

30分の無料相談を予約 プラン＆料金を見る

本サービスは伴走支援のみです。実装・開発もご希望の方は 次世代受託開発 をご覧ください。

Who We Help

こんな課題に

開発会社・社内エンジニア組織の方

  • Copilot / Claude Code を導入したが、現場の使い方が属人的で成果が見えない
  • AIに任せたコードのレビュー基準が曖昧で、品質が不安
  • 仕様書が属人化しており、AIに渡しても期待通りのアウトプットが出ない
  • PoCで終わるのではなく、日常の開発プロセスに溶け込ませたい
  • AIが時々ハルシネーションする／勝手にファイルを消すといった事故が起きるが、なぜ起きたか分析できず再発を防げない

現在システムを外注されている事業会社の方

  • 開発をベンダーに任せ切りで、小さな改修にも時間とコストがかかる
  • 社内にエンジニアがいないため、内製化を論じたくても何から始めればいいか分からない
  • 業務は分かる人がいるが、AIに正しく指示するスキルがない
  • 既存のソースコードを渡されても、読み解き・改変できる人材がいない

開発会社でなくても内製化は可能です。現在システムを外注されている企業様でも、業務が分かる方と既存ソースコードがあればご支援可能です。エンジニアは不要。AIがコードを書く時代に、必要なのは「AIを指揮できる人」だけです。

Our Philosophy

私たちの思想 — 人間を中心から外す

生産性を爆上げするコツは、人間を「中心」から外すこと。

現代の開発現場で最大のボトルネックは、実は人間そのものです。タイピング速度、レビュー待ち、会議、承認フロー、暗黙知──どれも人間に依存するほど遅くなります。

AI伴走コンサルティングの本質は、どれだけAIを中心に据え、人間の介在を最小化できるかの設計です。人間は「書く人」から「決める人・検証する人」へ。AIが生成し、AIがレビューし、AIが改善する──このループをどこまで徹底できるかが、生産性の差になります。

人間中心 → AI中心へのシフト

要件・仕様

従来（人間中心）

属人的に人が書く

AI中心（フィールフロウ流）

テンプレ化しAIが初稿を生成、人は判断のみ

実装

従来（人間中心）

エンジニアが手で書く

AI中心（フィールフロウ流）

AI Agent が Issue を読んで PR を起票

レビュー

従来（人間中心）

人が全行読む

AI中心（フィールフロウ流）

AI が一次レビュー、人は重要観点のみ確認

テスト

従来（人間中心）

人が書く／実行

AI中心（フィールフロウ流）

AI が仕様から自動生成・実行

ドキュメント

従来（人間中心）

後回しで陳腐化

AI中心（フィールフロウ流）

コード・Issueから AI が常時生成

会議

従来（人間中心）

同期・長時間

AI中心（フィールフロウ流）

非同期＋AI要約で最小化

誤解のないように──人間を「排除」するのではなく、人間を最も価値の高い判断（何を作るか / 本当に正しいか / ビジネスに効くか）に集中させる、ということです。AIに任せられる作業を握り続けることが、最大のボトルネックになります。

Why Feel Flow

フィールフロウの独自性

コードは書きません

私たちは貴社コードベースに直接コミットしません。設計・仕様・プロンプト・レビュー観点の整備に集中します。だからこそ、属人化せず貴社にナレッジが残る。

AI仕様駆動開発

仕様が曖昧なままAIに投げても、曖昧なコードしか返ってきません。Epic / User Story / Use Case / Scenario を構造化し、AIが迷わない仕様書を標準化します。

GitHub Issueベース運用

すべての開発タスクをIssue化し、AI Agent（Claude Code / GitHub Copilot Coding Agent）がIssueを読んでPRを上げる運用をGitHub上で設計。ワークフローごと納品します。

AIハーネスエンジニアリング

AIを本番に乗せると必ず突き当たる「ハルシネーション」「破壊的操作」「根拠不明な提案」。フィールフロウは hooks・ルール・レビューフローでAIにガードレールを敷く設計手法を実践。事故の root cause を分析し、再発を仕組みで封じます。

Your Role

「AIオーケストレーター」を少なくとも1名（複数名可）

貴社内で、本プロジェクトの担当者を少なくとも1名お願いします（複数名での分担も可能です）。その役を「AIオーケストレーター」として担っていただくのが、このサービスの核です。

AIオーケストレーターとは？

コードを書く人ではありません。AIに仕事をさせ、AIの成果物を検証し、次につなげる人です。

こんな方が適任

  • 業務かプロダクトを分かっている
  • 文章で要件を整理できる
  • GitHubの画面を触ることに抵抗がない
  • AIの出力を読んで「これでいいか」を判断できる

不要なスキル

  • プログラミング経験
  • フレームワークの知識
  • インフラの設計スキル
  • コードレビュー能力

フィールフロウの支援

  • AIへの指示の仕方を伴走
  • 仕様・Issueの書き方をレクチャー
  • AI出力の検証観点を標準化
  • 詰まったらいつでも相談可能

イメージとしては、演奏者じゃなくて指揮者。オーケストレーターが要件と品質の基準を示し、実演奏（コーディング）はAIが担う。フィールフロウは「指揮者を育てるコーチ」の役割です。

Tool Stack

対応ツールスタック

フィールフロウが自社で日常的に使い込んでいるスタックに絞ってご支援します。「試したことがある」ではなく、「実戦で回している」知見のみをお渡しします。

AIコーディング

  • Claude Code

    ターミナルベースのAIエージェント。大きな改変・複数ファイルまたがる実装に強い。

  • GitHub Copilot

    IDE統合の補完・チャット・Coding Agent。日常のコーディングとIssue起票からのPR自動生成を担当。

ソースコード管理

  • GitHub

    Issue / Pull Request / Actions / Projects を中核にして、AI駆動の開発フローを標準化します。

  • GitHub を標準としています。GitLab / Bitbucket 等はテンプレの前提が異なるためそのままの提供はしませんが、Issue 駆動の開発フローが組める場合は、個別に適用可否をご相談ください。

標準スタック = Claude Code + GitHub Copilot + GitHub。この3点セットで、仕様→Issue→実装→レビュー→マージの全工程をAI中心に再設計します。

Deliverables

提供価値 / 成果物

ルール

GitHub Copilot 導入・活用ルールブック（貴社専用）

効果

オンボーディング時間の短縮・属人化の解消

テンプレート

仕様書テンプレート（Epic / Story / UC / Scenario）

効果

AI出力品質の安定化

運用

Issueテンプレート／PRレビュー観点／ブランチ戦略

効果

レビュー時間の削減・品質担保

ダッシュボード

KPIモニタリング（リードタイム・AI採用率・レビュー指摘率など）

効果

投資対効果の可視化

レポート

月次活動サマリーレポート

効果

経営層への説明責任を担保

リスク診断

AI運用リスク診断レポート（ハルシネーション・破壊的操作の発生箇所マッピング）

効果

AI事故の root cause を特定し再発を防ぐ

ガードレール

プロジェクト固有のガードレール（hooks・ルール・レビューフロー）

効果

AIの破壊的操作を仕組みで封じる

Methodology

AI仕様駆動開発 × GitHub Issueベース運用

仕様が最上流、コードは最下流。AIは「書く」作業を担当。人間は「何を作るか」「正しく作られたか」に集中。Issue単位で見積・着手・完了が可視化されるため、生産性指標が自然に取れる。

  1. STEP 01 ビジネス課題
  2. STEP 02 Epic / User Story
  3. STEP 03 Use Case / Scenario
  4. STEP 04 GitHub Issue
  5. STEP 05 AI Coding Agent Copilot / Claude Code
  6. STEP 06 Pull Request
  7. STEP 07 AIレビュー
  8. STEP 08 Merge / Deploy
  9. STEP 09 KPI計測・改善
KPI計測・改善 → Epic / User Story へフィードバック
Engagement

支援プロセス

Phase 1

現状診断

2〜3週
  • 開発プロセス／チームスキル／既存AIツール利用状況のヒアリング
  • 目標・KPIの共同設定（例: API実装のリードタイム半減）
Phase 2

立ち上げ

1〜2ヶ月／集中
  • Copilot / Claude Code の設定・活用ルール策定
  • 仕様書・Issueテンプレートの整備
  • 実プロジェクトでのパイロット適用
  • チームレクチャー（プロンプト設計・AIコードレビュー）
Phase 3

運用・改善

3〜5ヶ月／薄く長く
  • 週次定例でKPIレビュー
  • Slack等での随時QA
  • 利用状況分析と改善提案
Phase 4

自走化

引き継ぎ
  • 社内推進担当への引き継ぎ
  • 社内勉強会・ドキュメントの内製化
Pricing

プラン＆料金

Standard Plan

通常プラン（月額定額）

参考価格
月額 300,000円〜 （税別）
想定稼働 月5時間程度（目安）
  • 6ヶ月契約を基本（期間は柔軟に調整可）
  • 週次定例会 + 随時QAサポート + 月次レポート

既にAI活用が一定進んでおり、伴走レビュー中心で良い企業様向け。

Recommended
Startup Pack

スタートアップパック（月額変動）

参考価格
Phase 1: 集中立ち上げ期間（2ヶ月）
月額 800,000円〜 （週4h程度／月16h程度）
Phase 2: 運用・改善期間（3〜4ヶ月）
月額 300,000円〜 （月5h程度）
合計の参考目安
3,000,000円〜（税別）／ 6ヶ月

開発会社・エンジニア組織向け。最初の2ヶ月で一気にプロセスを作り込み、その後は軽い伴走にシフト。

記載の金額は標準モデルの参考価格（時給換算で 5〜10 万円 / 時 程度）です。実際の費用はお客様の組織規模・既存プロセスの成熟度・サービス範囲・契約形態等により変動します。AIツール（Claude Code / GitHub Copilot 等）を未導入の企業様は、別途ツール選定・初期セットアップ支援から開始する構成となります。詳細は個別見積にてご案内いたします。

Case Study

伴走事例

自社プロダクトを展開するソフトウェア開発企業 A社様

基幹システムのAPI開発・改修プロジェクト

業種／規模
自社プロダクトを展開するソフトウェア開発企業 / 開発チーム 数名規模
ご支援期間
6ヶ月（7ヶ月目以降はフォローアップ支援として継続可能）
ご支援内容
スタートアップパック。環境構築・ルール策定・AI仕様駆動開発の導入・週次での伴走レクチャー。

課題

既存システムの仕様が属人化し、Office形式の仕様書が散在。コードレビューは手作業で負荷が高く、AI活用も個人依存でバラつきがあった。

ご支援による変化（ダイジェスト）

開発工数

Before

初期は削減効果が約1割

After

習熟後は約3割削減に到達（約2倍の改善）

コードレビュー

Before

人手で1観点ずつ確認

After

AIが複数観点を並列でチェック（規約・仕様整合・テスト・セキュリティ等）

ドキュメント管理

Before

Excel / PowerPoint 散在

After

Markdown で一元管理

AI活用範囲

Before

補完レベルの部分利用

After

設計〜実装〜レビュー〜ドキュメントまで包括的に活用

ハイライト

  • 習熟曲線が明確: 導入初期は工数削減効果は約1割だったが、約3ヶ月で習熟が進み約3割削減に到達。
  • レビューの質と速度が両立: 人手1観点だった確認が、AIにより複数観点の並列チェックに置き換わり、見落としリスクが大幅に低減。
  • ドキュメントの資産化: 散在していた仕様書をMarkdown一元管理へ移行し、その後のAI参照性・メンテ性が向上。

ROI（目安）

開発チーム数名規模で月数十万〜百万円単位のコスト削減に相当 → 投資回収は概ね半年以内が目安。

※ 上記は実際のご支援プロジェクトからの抜粋をもとにした概算です。

FAQ

よくあるご質問

社内にエンジニアがいないのですが、利用できますか？
はい、利用可能です。必要なのは、貴社の業務と既存システムを分かっている方を少なくとも1名、本プロジェクトにアサインいただくことです（複数名での分担も可能です）。その役を「AIオーケストレーター」として担っていただき、フィールフロウが伴走で育成します。プログラミング経験は不要です。
現在、開発を外注しています。それでも内製化支援が可能ですか？
可能です。既存のソースコード（もしくはその一部）と、業務が分かる方がいらっしゃるなら、そこから小さく内製化を始められます。最初は「改修案件を自社でさばける」ところから始める企業様も多いです。
本当にコードは書かないのですか？
書きません。お客様のコードベースには直接コミットしません。必要に応じてサンプル実装の提示やレビューコメントは行いますが、本体実装は貴社エンジニア＋AIエージェントが担います。これが内製化支援の本質です。
対応ツールは？
AIコーディングは Claude Code と GitHub Copilot、ソースコード管理は GitHub を標準としてご支援します。フィールフロウが自社で日常的に使い込んでいるスタックに絞ることで、実戦的な知見をそのまま移植できます。GitLab / Bitbucket 等はテンプレの前提が異なるためそのままの提供はしませんが、Issue 駆動の開発フローが組める場合は、個別に適用可否をご相談ください。
セキュリティ・機密保持は？
NDA締結の上でご支援します。貴社リポジトリへのアクセスは最小権限（Read中心）とし、機密情報の学習利用を避ける設定もルールブックに含めます。
契約期間の途中で終了できますか？
準委任契約のため、事前協議の上で柔軟に調整可能です。

まずは30分の無料相談から。

貴社の開発プロセスを伺った上で、最適なプラン・KPIを一緒に設計します。

無料相談を申し込む