01
見積もりが、人数×月数で膨らむ
従来の受託開発は、人を確保し、その稼働時間に単価を掛けて見積もる「人月」の構造で成り立っています。人が増えるほど会議と伝達のコストも増え、その分まで見積もりに乗る。金額が大きくなる割に、開発そのものに使われている時間は意外なほど少ない——これが人月構造の正体です。
払っているのは、コードではなく待ち時間かもしれない
Service 04
AI仕様駆動開発による受託開発
人が張り付く開発から、AIエージェントが作る開発へ
開発会社を探すたび、同じ不満を繰り返していませんか。見積もりは高い。納期は延びる。仕様が伝わらない。——それは担当者の力量の問題ではなく、人月に依存した開発構造そのものの問題です。
フィールフロウの受託開発は「伴走」ではなく「代行」です。要件定義から実装・レビュー・テスト・運用まで、AI仕様駆動開発のAIエージェントたちが一貫して開発を担います。お客様にお願いするのは、要件を詰める・実施計画を確認する・完成した動作を受け入れる、の3つだけ。
実装スピードは従来の3倍以上。誇張ではありません。18日間で34万行を実装した実測レポートを、そのまま公開しています。
- 要件定義から運用まで、AIエージェントが開発を代行
- 実装スピード3倍以上 — 18日間・34万行の実測レポートを公開
- 全PRにAIコードレビューを実施し、品質をプロセスで担保
- お客様の関与は、要件・計画確認・受け入れの3点だけ
- 仕様書を正本に開発。担当が替わっても仕様は劣化しない
- 納品後もAIエージェントによる運用・保守を継続
Why Change
開発会社選びで、同じ失敗を繰り返していませんか？
02
納期が、いつも後ろに延びる
設計する人と実装する人が分かれていると、手戻りが起きるたびに人のスケジュールを再調整することになります。1つの仕様変更が、会議の設定、担当者の空き待ち、優先順位の交渉を連鎖させる。遅延の多くは怠慢ではなく、この構造から生まれています。
遅れの原因は人ではなく、構造にある
03
仕様が、伝言ゲームで劣化する
営業が聞いた要望が、PMの資料になり、SEの設計書になり、プログラマのコードになる。経由する人が増えるほど、最初の意図は少しずつ削れていきます。完成品を見て「頼んだものと違う」と感じた経験は、この伝言ゲームの結果です。
「言ったはず」と「聞いてない」の間で、プロダクトは崩れる
04
保守が、特定の会社に囲い込まれる
ドキュメントが実装に追従せず、仕様の正体が担当者の記憶の中にしかない——だから他社は引き継げず、値上げにも応じるしかない。仕様書が常に実装と一致する正本として維持されていれば、この囲い込みはそもそも成立しません。
仕様書が正本なら、囲い込みは成立しない
Process
人が張り付く工程を、AIエージェントの工程へ
従来の受託開発は、すべての工程に人を配置し、その稼働時間で見積もる構造です。AI仕様駆動開発では、作業はAIエージェントが担い、人は判断が必要な3つのゲートにだけ立ちます。
従来の受託開発すべての工程に、人が張り付く
要件定義
設計
実装
テスト
検収
工数 = 人数 × 時間。会議・伝達・待ち時間も、すべて見積もりに乗る
AI仕様駆動開発人は判断だけ。作業はAIエージェントが進める
要件を詰める実施計画を確認受け入れ
仕様書
実装
レビュー
テスト
修正
AIエージェント群が並列で進行
お客様が関わるのは3つのゲートのみ。待ち時間は費用にならない
Your Role
お客様にお願いするのは、3つだけ
進捗会議への出席も、仕様書の読み合わせも、テスト項目の消化もお願いしません。お客様の時間を使うのは、意思決定が必要な3つの場面だけです。
01
要件を詰める
AIと対話しながら、曖昧な要望を要件定義書に落とし込みます。ここはお客様と一緒に。
02
実施計画を確認
何を・どの順で・いつまでに作るか。AIが立てた実施計画をご確認いただきます。
03
動作を受け入れる
完成した動作をご確認ください。お客様の作業は、これで終わりです。
その間、AIエージェントが開発を進めます仕様書作成 → 実装 → コードレビュー → テスト → 修正
イメージと違えば、修正を指示するだけ。再実装はAIが担います
Evidence
従来の受託開発との違い
| 指標 | 従来型 | FeelFlow |
|---|---|---|
| 実装スピード | 人月に比例 | 3倍以上（実測公開） |
| 仕様書 | 属人的・形骸化しやすい | 正本として全工程を駆動 |
| コードレビュー | 人手のみ・レビュアー次第 | 全PRでAIレビュー、要所は人間 |
| お客様の負担 | 全工程で会議と確認 | 3つのゲートのみ |
| 保守 | 担当者の記憶に依存 | 仕様書とAIで継続改善 |
「3倍以上」の根拠は、実測レポートで公開しています
18日間
開発期間
2025年11月14日〜12月1日
34万行
実装コード
1日平均 約1.9万行
98%
PRマージ率
全321件のPRのうち315件
AIエージェントだけで18日間・34万行を実装したプロジェクトの記録を、そのまま記事にしています。実測ではさらに大きな倍率が出ていますが、案件の性質により変動するため、対外的には控えめに「実装スピード3倍以上」とお伝えしています。
実測レポートを読むWhich to Choose
教わって作るなら「伴走」、任せて受け取るなら「代行」
フィールフロウのAI開発支援は2本立てです。同じAI仕様駆動開発を、御社チームに定着させるのが伴走、フィールフロウが使って開発を代行するのがこのページの受託開発です。
どちらが合うか迷う方は、伴走と代行の選び方ガイドをご覧ください。
AI開発、どう進めたい？
このページのサービス
「作るのは任せたい」
代行
AI仕様駆動開発による受託開発
要件定義から実装・テスト・運用まで、フィールフロウのAIエージェントが開発して納品します。作るのはフィールフロウ、判断するのが御社。
Solution 01
技術製品選定AI
製品点数や仕様項目が多く、一般的なチャットボットでは回答が曖昧になりやすい領域へ。企業固有の製品データ、選定ロジック、対話設計を組み合わせ、技術者とお客様の製品選定を支えるAIを個社向けに開発します。
不足条件があるときは追加で確認し、判断できない内容は無理に断定しない運用まで含めて設計します。
ソリューション詳細を見る条件を対話で整理
入力電圧・出力電圧・電流など、選定に必要な条件を会話の流れで確認します。
候補を比較・絞り込み
製品データと条件を照合し、候補と違いを読み比べやすい形で提示します。
根拠へたどれる回答
回答だけで終わらせず、参照した仕様や製品情報を確認できる導線を設計します。
Solution 02
新規事業MVP開発
「新規事業を小さく速く検証したい」スタートアップ・新規事業部門向けに、AIによる事業アイデアの無料診断からMVP実装・市場検証までを一気通貫で支援します。大きく作って外す前に、小さく出して確かめる進め方です。
MVP開発の詳細を見る小さく速く検証
検証に必要な最小限のMVPを数週間単位で市場に出し、反応を見てから次の投資を判断できます。
無料の事前診断
弊社SaaS「FeelFlow 事業変革シミュレーター」で、事業アイデアの成功確率と15種類の分析を無料で試せます（お試し5回）。
実測データの裏づけ
実装スピード3倍以上の実測レポートを公開。スピードの根拠を確認したうえで検討いただけます。
Case Study
受託開発の導入事例
15分Strategy診断（無料）
15分で事業課題とAI活用の可能性を整理し、次に検討すべき一手をご案内します。
15分Strategy診断（無料）