What's AI Native?
新しい職業を名乗っているのではない。
ソフトウェアの、 作り方が変わった。
道具は、 それ自体では何も変えない。
変わるのは、 仕事を再定義し、 作り直したときである。
歴史は繰り返さない。
だが、 韻を踏む。
我々が目指すのは、
モーターライゼーションとコンテナリゼーションがもたらしたのと 同じ種類の、
圧倒的なスピードと効率化である。
12 時間から、90 分へ。
1913 年、 Henry Ford が Highland Park 工場で組立ラインを始動させた。 自動車は既にあった。 工場も既にあった。 それでも Model T 一台の組立時間は 12 時間半から 93 分に縮んだ。 起きたのは「機械の導入」ではなく、 機械の前提で工場を作り直したことだった。
1956 年、 Malcolm McLean のコンテナ船が Newark を出航した。 コンテナはただの規格化された箱である。 だが港が「人が箱を担ぐ」前提のままでは、 箱は力を持たなかった。 クレーンと寸法と動線が箱の前提で引き直されたとき、 海上輸送のコストは桁が変わるほど下がり、 世界の物流地図が書き換わった。
同じことが、 いま AI の周辺で起きている。
SaaS は死んだのか
SaaS は、 万人向けのものである。 同じ機能を、 できるだけ多くの顧客に売る。 それが強みであり、 限界でもある。 テレビが万人に同じ番組を届ける装置だったのと、 同じ形をしている。
テレビは死んだと言われた。 だが実際に起きたのは、 撮影と編集と配信の手段が変わったことだった。 特定の誰かのためのものが、 現実的になった。 マスが嫌われたのではない。 平均値の外側が、 はじめて選択肢になった。
SaaS も同じ韻の上にいる。 全部が死ぬわけではない。
会計や規制のように残るものは残る。 だが、 あなたの現場のための機能は、 万人向けの設定項目の奥には、 たいてい無い。
では、 自分たちで作ればいいのだろうか。
自分でも作れた週末、
そして本番。
バイブコーディングは、 おもしろい。 金曜の夜に思いついたものが、 日曜の夜には画面の中で動いている。 AI に話しかけた、 それだけで。 かつて見積もりと分業の向こう側にあったものが、 ひとりの週末に収まってしまった。 この手触りは本物である。
しかし多くの場合、 一定の規模を超えたところで、 production-ready と呼ばれる品質には届かなくなる。 顧客のデータと権限。 壊れたときの戻し方。 「ついでにあれも」で膨らんだ画面は、 三ヶ月後には作った本人にしか触れない。 そして仕事には、 対価と契約という重さが付いてくる。
これは腕の問題ではない。 デモを動かすことと、 本番環境を、 適切に、 安全に運用し続けることは、 はじめから別の種類の仕事なのである。
その別の仕事には、 まだ名前がなかった。
新しい SI が、 必要になった
かつて SI は、 オワコンと呼ばれた。 2010 年代の初頭、 クラウドと SaaS が当たり前になり、 同じ画面を人月で量産する仕事は食われていった。 その感覚は正しかった。 終わったのは、 人手の手数を積み上げ、 工数と請求が比例する型の SI である。
いま必要なのは、 その型への回帰ではない。 AI は新しいコンテナに近い。
既存の業務に「合わせて」入れても、 人が箱を担いだ港と同じことが起きる。 承認は依然として人間、 例外は属人のまま、 自動化は数% で止まる。
だから我々は、 workflow を AI の前提で再設計し、 それが走る環境ごと作り、 本番に載せて回すところまでを一気通貫で引き受ける。 週末に作れたものが本番でも回り続けるための、 道と環境。
そして、 人月は売らない。 その道と環境があるから、 人手を積まずに、 崩れない品質のまま作れる。 だから、 「何人が何ヶ月」 ではなく、 本番で回る成果に対して請求する。 速さも、 効率も、 コストも変える。 これが、 その新しい SI。 それを AI Native SI と呼んでいる。
従来の SI
Pigeonworks AI Native SI
- 業務 古い手順に AI を後付けする
- 承認 承認の列に AI を割り込ませる
- 仕様 担当者の頭の中を AI に聞いてもらう
- 記録 何が起きたかを後から手で集める
- 業務 業務の入り口と出口を、 機械が触れる形にする
- 承認 agent が実行し、 例外だけ人が見る
- 仕様 仕様として言語で残す
- 記録 最初から追える記録を残す
自分たちのための SaaS を、 自分たちでつくった
欲しい SaaS が世の中に無いなら、 つくればいい。
それが現実の選択肢になったことを、 我々は自分で確かめた。 自分たちが毎日使う食事記録と AI コーチングの eatreel.ai を、 企画から設計・実装・運用まで自社でつくった。 万人向けの平均に寄せた機能の束ではない。 自分たちという特定の誰かのための SaaS である。
我々は eatreel.ai を AI Native SaaS と呼んでいる。 AI が実装し、 AI が保守・運用可能にする。 人間は、 要求し、 判断する。 どこまで任せるか、 何を本番に出してよいか。
人に残る仕事は、 その線を引くことである。
eatreel.ai は、 いま公開して走っている。 見せるためのデモではなく、 自分たちが毎日使う本番だ。 だから、 AI に任せた先に何が残るかを、 身銭を切って知っている。 その型を、 そのまま御社のプロジェクトに使う。
eatreel.ai
iOS・Android・Web で動き、 認証も課金の土台も持つ本格 SaaS。 個人が毎日使う consumer プロダクトでありながら、 企業向けのテナントも備える。
約 2 ヶ月で公開まで
約 1 ヶ月で本番手前の骨格、 約 2 ヶ月・1,800 コミットで公開運用まで。 速度の約束ではなく、 同じ進め方の実績。
AI Native SaaS
AI が実装し、 AI が保守・運用可能にする。 人間は、 要求し、 判断する。
自腹を切る、 dogfooding
自分たちで検証する、 自分たちで使う、 自分たちで直す。 そうして通った道だけを、 SI に展開する。
つくって終わりにしない。 運用も、 最初から設計する
SI のあとが、 いつまでも外部の人月に縛られる必要はない。 新しい生産手段は、 作る側だけのものではなく、 保守と運用の側にも同じ道具が乗る とき、 コスト構造は本当に変わる。
だから運用は、 設計・構築のあとに考える話ではなく、 最初から一緒に設計する。 納品物は「動く画面」だけで終わらせない。 仕様、 手順、 観測、 次の改修を回せる道を一式として残す。
ベンダーにしか触れないブラックボックスを増やす仕事ではない。 港の規格とクレーンの使い方ごと渡す仕事である。
自分たちで回す
手順と監視の仕組みごとお渡しし、 御社が AI を使いながら 保守できるようにします。 人月ロックインを前提にはしません。
こちらで預かる
人が常駐する形ではなく、 決まった運用を仕組みで回し、 例外だけ人が対応します。 スコープの切れた形で引き受けます。
どちらが合うかは、 10 分のヒアリングのあとで一緒に決めましょう。
依頼から運用まで、 どう進むのか
はじめに全部を決める必要はありません。 「何がほしいか」を言葉にする所から始めて、 一つずつ形にしていきます。
- 01
10 分ヒアリング
業務の現状と、 AI Native 化の余地を伺います。 この時点では費用はかかりません。
- 02
要件を一緒に整理する
一番難しいのは、 量をこなすことではなく「ほしいものを言葉にすること」です。 ここを一緒に詰め、 秘密保持契約（NDA）はこの前に結べます。
- 03
見積り・ご契約
人月ではなく、 合意した成果に対する請負として見積ります。 範囲・成果物・受入条件を書面で固めてから着手します。
- 04
設計・構築
実装の主軸は AI と当社が担います。 御社に決めていただくのは、 「何がほしいか」と、 本番に出す判断です。
- 05
納入・検収
動く画面だけでなく、 仕様・手順・観測・次の改修を回せる道ごとお渡しします。 受入条件に沿って確認いただきます。
- 06
運用
自分たちで回すか、 こちらで預かるかを選べます。 どちらでも、 成果物は御社に残ります。
支払いは 3 回に分けます——着手金・中間金・残金です。 金額は、 要件を固めたうえで見積ります。
よくある質問
人月で請求されるのですか?
人月ではありません。 合意した成果に対する請負契約として、 お見積もりします。 ソフトウェアづくりで一番難しいのは、 量をこなすことではなく「ほしいものを言葉にすること」、 つまり要件をどう定義するかです。 そこを一緒に詰めてから、 金額をお出しします。
なぜ安くできるのですか?
従来の SI は、 人手の工数（いわゆる人月）に値段がついていました。 AI Native SI では、 実装の主軸を AI が担うので、 同じものを安く・速くつくれます。 運用も人を張り付けず仕組みで回すため、 固定費がかかりません。 だから値段は「作る量」ではなく「何を作るか」（要件をどう定義するか）で決まります。
費用感の目安は? だいたいいくらですか?
要件によって変わるため、 一律の定価は設けていません。 10 分ほどのヒアリングで現状と規模感を伺い、 要件を一緒に整理したうえで概算をお返しします。 人月ではなく、 合意した成果に対する請負としてお見積もりします。
支払いのタイミングは?
お支払いは 3 回に分けます。 着手金・中間金・残金です。 着手金の入金後にキックオフし、 制作の中間で中間金、 残金は検収後にご請求します。 金額は、 要件を固めたうえでお見積りします。
見積りのあとに、 追加費用は出ますか?
合意した範囲での請負なので、 その範囲内で追加費用は発生しません。 範囲を変えるときは、 事前にご相談し、 書面で合意してからお見積もりします。 勝手に作業を足して、 あとから請求することはありません。
途中でやめる場合、 精算はどうなりますか?
中止のご判断はいつでもできます。 その時点までに進んだぶんで精算し、 着手金をいただいていればそれに充当して過不足を清算します。 具体的な条件は、 ご契約の際に定めます。
納品物は何ですか?
「動く画面」だけでは終わらせません。 仕様・手順・観測・次の改修を回せる道ごとお渡しします。
成果物（ソースコード）は誰のものになりますか?
ソースコードはお客様のものです。 請負契約なので、 成果物はお客様に帰属します。 なお当社の OSS を必要に応じて利用しますが、 OSS なので他社でも使え、 当社にロックインされることはありません。
不具合や間違いがあったら、 保証・対応はありますか?
検収のあとに仕様と違う不具合が見つかれば、 無償で直します。 対応する期間は案件の規模によりますが、 小規模なものは検収後 3 か月を標準とし、 ご契約の際に定めます。
保守・運用は頼めますか? 自社でもできますか?
どちらも可能です。 AI 前提でつくるので御社ご自身でも回せますし、 弊社が保守する場合も AI が動くぶん、 費用を抑えられます。
常駐や 24 時間の運用代行はしますか?
常駐はしません。 人が常駐する形ではなく、 決まった運用を仕組みで回し、 例外だけ人が対応します。 人を張り付ける固定費がないぶん、 費用を抑えられます。 運用は「自分たちで回す／こちらで預かる」から選べます。
AI がつくって、 品質は大丈夫ですか?
実装の主軸は AI ですが、 要件・境界・本番に出す判断は人間が持ちます。 自社プロダクト eatreel.ai を本番で運用し、 「AI に任せた後に残る仕事」を先に確かめています。
AI がつくって、 セキュリティは大丈夫ですか?
「AI が書くから危ない」わけではありません。 安全性を決めるのは、 誰が権限と境界を設計し、 誰がレビューし、 どう記録・観測するか。 そこは人が持ちます。 私たち自身、 認証・課金・データを扱う自社 SaaS を本番で運用し、 権限管理やデータの守り方、 めったに起きない障害までを先に自分たちで潰しています。 納品物には仕様・手順・観測を残すので、 何が起きたかを後から追えます。 ソースコードはお客様のものです。 ブラックボックスにせず、 社内や第三者でレビュー・監査できます。
AI が作ったコードの著作権・ライセンスは大丈夫ですか?
AI が書いたものであっても、 成果物の権利はお客様に帰属します（代金の完済をもって譲渡します）。 組み込む OSS はライセンスを確認したうえで選び、 御社がそのまま使い続けられる条件のものだけを使います。
うちのコードやデータが、 AI の学習に使われませんか?
お預かりしたコード・データを、 AI モデルの学習に使わせない設定・契約条件を選んで利用します。 秘密保持契約（NDA）や、 データの保管場所・扱いも、 ご契約の際に取り決めます。 また、 AI に入れてはいけない情報があれば、 事前にご指定いただけます。
NDA（秘密保持契約）は結べますか?
締結できます。 当社の雛形をご用意しているので、 ヒアリングの前にお出しすることもできます。
特定の AI やサービスに依存して、 将来動かなくなりませんか?
特定のベンダーや AI へのロックインは避けて構築します。 使うのは OSS や標準的な構成で、 成果物（コード・仕様・手順）は御社に残ります。 担当や道具が変わっても、 御社の側で回し続けられる形でお渡しします。
作りかけたもの（バイブコーディング）を引き継いで本番化できますか?
大事なのはコードではなく、 要件と基盤です。 バイブコーディングはそこが欠けていることが多く、 コードの引き継ぎではなく、 要件定義からやり直して「まるっと作り直し」になる場合があります。 それでも構わなければ、 ぜひご相談ください。
既存システムからの移行はできますか?
本番データの移行に対応します。 移行範囲は合意のうえ固定します。
どんな会社に向いていますか?
「もっと圧倒的に安く・早くできて、 自分たちでもある程度は保守運用できるのでは?」という疑問をお持ちの方に向いています。 既存の Web／業務アプリの運用費・保守・移設で詰まっているなら、 なおさらです。 かつて飛脚が運んでいたものがトラックで運べるようになった。 それくらいの違いがあります。
他の SI 会社や AI ツールと、 何が違うのですか?
ツールの導入ではなく、 AI を前提に仕事の流れ（workflow）と環境ごと設計・構築します。 自社プロダクト eatreel.ai を企画から本番運用まで自分たちで通し、 「AI に任せた後に残る仕事」を先に確かめています。 デモを動かすことと、 本番で回し続けることの違いを引き受けます。
こちら（依頼側）の工数は、 どれくらい必要ですか?
丸投げではなく、 「何がほしいか」と本番に出す判断だけ、 一緒に決めていただきます。 入口は 10 分ほどのヒアリング。 実装の主軸は AI と当社が担うので、 御社の負担は要件を言葉にする所に集中します。
どのくらいの期間でできますか?
実装そのものは、 AI を前提にしているぶん速く進みます。 期間を左右するのは量ではなく、 「何をつくるか」がどれだけ早く決まるかです。 まず 10 分のヒアリングで、 概算のスケジュールをお返しします。 目安として、 自社プロダクト eatreel.ai は約 2 ヶ月で公開運用まで立ち上げました（速度の約束ではなく、 同じ進め方の実績です）。
まず何をすればいいですか?
10 分ほどのヒアリングから始めます。 業務の現状と AI Native 化の余地を整理してお返しします。
あなたの workflow と環境を、
設計し、 構築する
10 分前後のヒアリングで、 業務の現状と AI Native 化の余地を整理し、 workflow の再設計・環境の構築・実装ロードマップの 3 点を 概算規模でお返しします。 運用をご自身で回すか、 こちらで預かるか。 その見立ても、 この段階で一緒に伺います。 個別相談は、 必要なときだけご提案します。
ヒアリングを始める