( BUSINESS-01 )

仕様をシステムへ変換する

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DEVELOPMENT

DEVELOPMENT

開発事業

SPEED ≠ QUALITY

THE NEW BOTTLENECK

COMPLETE REDESIGN

THE QUESTION

PRODUCT - NIGHTSHIFT

Capabilities

ACCEPTANCE-FIRST

Summary

CONVERSION STACK

AI駆動開発の成否は、

コードを書く前に決まっている。

要件定義AI「Nightshift」と自社開発のAI駆動スタックで、プロジェクトの成功率を構造から高めるMajor Industriesのシステム開発事業をご説明します。

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

SPEED ≠ QUALITY

Claude CodeやCursorをはじめとするAIコーディングは、開発スピードを劇的に変えました。しかし、AIの出力品質は入力された仕様の精度を超えられません。曖昧な要件を渡せば、速く曖昧なものが出来上がるだけ。手戻りは消えず、ただ高速に往復するだけになります。速さは、品質を保証しません。

PRINCIPLE

AIの出力品質 ≦ 入力された仕様の精度

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

THE NEW BOTTLENECK

実装が速くなった分、上流の曖昧さがそのまま品質・速度・コストを規定するようになりました。

主戦場は、もはやコーディングではありません。

しかし、要件定義の手法だけがウォーターフォール時代から進化していないのです。

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

COMPLETE REDESIGN

従来の延長線上で改善するのではなく、AIが実装できる精度の仕様を生み出すための仕組みとして、ゼロから考え直しました。

その中核が、要件定義AI「Nightshift」です。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

arrow_forward

当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

THE QUESTION

全ては、この問いから始まりました。

一般的なソフトウェアベンダーは、ウォーターフォールのVモデルに従い、要件定義書・外部設計書・内部設計書・UML…と、大量のドキュメントを作ります。しかし、それらは本当に最適なアウトプットでしょうか？

クライアントが理解でき、かつ最短で実装へ進むために ——

要件定義フェーズが生み出すべき、たった一つの成果物とは何か。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

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私たちの答え

Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

PRODUCT - NIGHTSHIFT

Spec Contextは、AIにより納品可能なシステムへ変換可能な、仕様のSSoT*。4つの要素が、要件の曖昧さを解釈・推測なしに潰し、顧客と認識を一致させます。

FUZZY

顧客要望

曖昧・非構造

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

arrow_forward

Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

arrow_forward

Helixir

Lightning

VectorFlow

自社スタック

安全に変換

arrow_forward

システム

納品

検収可能な品質

• SSoT = Single Source of Truth（唯一の信頼できる情報源）

FLOW

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

解消する曖昧さ：境界

MOCK

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

解消する曖昧さ：UI

ENTITY

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

解消する曖昧さ：データ

SPEC ATOM

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

解消する曖昧さ：振る舞い

Nightshiftが変える、4つの構造。

Capabilities

01 - MOCK FIRST

Mockが顧客コストを劇的に下げる

「ダッシュボードにステータスバッジを表示」という自然言語は非常に曖昧。実際に動くプロトタイプを見れば、一発で認識が揃います。DBを用いたデータ作成まで行えるため、完成品に近い体験で確認できます。

02 - FLOW SYNC

「完成したのに使えない」をなくす

使えないシステムの現場では、業務フローとシステムが同期していません。NightshiftはFlowの修正をMockに同期。システムと運用の境界を図として明確にしたまま開発が進みます。

03 - TESTABLE SPECS

Spec Atomが品質を担保する

Flow, Mock, Entityと連動して生成されるSpec Atomは、そのままテストケースになります。仕様からシステムへの変換の成功率を劇的に向上させ、検収可能な品質を支えます。

04 - CONFLICT DETECTION

仕様変更の矛盾を、AIが自動検知

一つの仕様変更は、他の仕様の変更を要求します。Nightshiftは編集によるコンフリクトや変更の必要性をAIがレビュー・提案。人間はレビューするだけで、矛盾のない仕様が作られます。

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

ACCEPTANCE-FIRST

V字モデルは「要件定義に対応するテスト＝受入テスト」と定義しながら、その受入テストをプロセスの一番最後に置きます。

つまり「要件定義の誤りはリリース直前まで発覚しない」ことを、構造として内包しているのです。

当社はAI駆動で発想を逆にし、画面プロトタイプによる顧客確認で受入テストを要件定義段階に前倒しします。

このMockは画面イメージにとどまらず、DBを用いたデータ作成まで行える完成品に近い体験のため、要件段階の確認が実質的な受入確認として機能します。

従来のV字モデル

要件定義

arrow_forward

設計

arrow_forward

実装

arrow_forward

受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

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当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

arrow_forward

AI実装

arrow_forward

納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

従来の要件定義と、当社のアプローチ。

Summary

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

Spec Contextを、安全にシステムへ。

CONVERSION STACK

品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

blur_on

Helixir

マルチエージェントAIアプリ基盤

数十万レベルのAIエージェントの同時稼働を実現する。

leak_add

Lightning

リアルタイム通信基盤

画面操作に即座に反応し、快適なユーザー体験を実現する。

memory

VectorFlow

AIパイプライン管理

データ取込から推論・出力まで一気通貫で制御する。

要件定義から、変えませんか。

構想段階・要件が固まっていない状態からでもご相談いただけます。

貴社の課題に合わせ、最適な進め方をご提案します。

お電話からお問い合わせ

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（受付時間 : 平日9:00-18:00）

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〒105-0001

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SPEED ≠ QUALITY

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THE QUESTION

PRODUCT - NIGHTSHIFT

Summary

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

Spec Contextを、安全にシステムへ。

CONVERSION STACK

品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

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Helixir

マルチエージェントAIアプリ基盤

数十万レベルのAIエージェントの同時稼働を実現する。

leak_add

Lightning

リアルタイム通信基盤

画面操作に即座に反応し、快適なユーザー体験を実現する。

memory

VectorFlow

AIパイプライン管理

データ取込から推論・出力まで一気通貫で制御する。

SPEED ≠ QUALITY

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Summary

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

Spec Contextを、安全にシステムへ。

CONVERSION STACK

品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

blur_on

Helixir

マルチエージェントAIアプリ基盤

数十万レベルのAIエージェントの同時稼働を実現する。

leak_add

Lightning

リアルタイム通信基盤

画面操作に即座に反応し、快適なユーザー体験を実現する。

memory

VectorFlow

AIパイプライン管理

データ取込から推論・出力まで一気通貫で制御する。

AI駆動開発の成否は、

コードを書く前に決まっている。

要件定義AI「Nightshift」と自社開発のAI駆動スタックで、プロジェクトの成功率を構造から高めるMajor Industriesのシステム開発事業をご説明します。

AI駆動開発の成否は、

コードを書く前に決まっている。

要件定義AI「Nightshift」と自社開発のAI駆動スタックで、プロジェクトの成功率を構造から高めるMajor Industriesのシステム開発事業をご説明します。

AI駆動開発の成否は、

コードを書く前に決まっている。

要件定義AI「Nightshift」と自社開発のAI駆動スタックで、プロジェクトの成功率を構造から高めるMajor Industriesのシステム開発事業をご説明します。

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

SPEED ≠ QUALITY

Claude CodeやCursorをはじめとするAIコーディングは、開発スピードを劇的に変えました。しかし、AIの出力品質は入力された仕様の精度を超えられません。曖昧な要件を渡せば、速く曖昧なものが出来上がるだけ。手戻りは消えず、ただ高速に往復するだけになります。速さは、品質を保証しません。

PRINCIPLE

AIの出力品質 ≦ 入力された仕様の精度

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

SPEED ≠ QUALITY

Claude CodeやCursorをはじめとするAIコーディングは、開発スピードを劇的に変えました。しかし、AIの出力品質は入力された仕様の精度を超えられません。曖昧な要件を渡せば、速く曖昧なものが出来上がるだけ。手戻りは消えず、ただ高速に往復するだけになります。速さは、品質を保証しません。

PRINCIPLE

AIの出力品質 ≦ 入力された仕様の精度

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

SPEED ≠ QUALITY

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

SPEED ≠ QUALITY

「AIに任せれば速く・安く・高品質」は、誤解です。

Claude CodeやCursorをはじめとするAIコーディングは、開発スピードを劇的に変えました。しかし、AIの出力品質は入力された仕様の精度を超えられません。曖昧な要件を渡せば、速く曖昧なものが出来上がるだけ。手戻りは消えず、ただ高速に往復するだけになります。速さは、品質を保証しません。

PRINCIPLE

AIの出力品質 ≦ 入力された仕様の精度

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

THE NEW BOTTLENECK

実装が速くなった分、上流の曖昧さがそのまま品質・速度・コストを規定するようになりました。

主戦場は、もはやコーディングではありません。

しかし、要件定義の手法だけがウォーターフォール時代から進化していないのです。

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

THE NEW BOTTLENECK

実装が速くなった分、上流の曖昧さがそのまま品質・速度・コストを規定するようになりました。

主戦場は、もはやコーディングではありません。

しかし、要件定義の手法だけがウォーターフォール時代から進化していないのです。

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

THE NEW BOTTLENECK

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

THE NEW BOTTLENECK

ボトルネックは「実装」から「要件定義」へ移った。

実装が速くなった分、上流の曖昧さがそのまま品質・速度・コストを規定するようになりました。

主戦場は、もはやコーディングではありません。

しかし、要件定義の手法だけがウォーターフォール時代から進化していないのです。

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

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NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

BEFORE

ボトルネック＝実装

人手のコーディングがボトルネックだった。

NOW

ボトルネック＝要件定義

曖昧な仕様が品質と費用を規定する。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

• NIST（米国国立標準技術研究所）調査：設計段階に対するリリース後のバグ修正コスト比

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

自然言語の仕様書

100ページの文書から、意図を頭の中で映像化させられる。

属人化

品質が担当者依存。PMが変われば品質も変わる。

後工程で発覚

ズレが下流まで伝播し、実装後に発覚。修正コストは約30倍*。

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

COMPLETE REDESIGN

従来の延長線上で改善するのではなく、AIが実装できる精度の仕様を生み出すための仕組みとして、ゼロから考え直しました。

その中核が、要件定義AI「Nightshift」です。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

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当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

COMPLETE REDESIGN

従来の延長線上で改善するのではなく、AIが実装できる精度の仕様を生み出すための仕組みとして、ゼロから考え直しました。

その中核が、要件定義AI「Nightshift」です。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

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当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

COMPLETE REDESIGN

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

COMPLETE REDESIGN

だから、要件定義をゼロベースで再設計しました。

従来の延長線上で改善するのではなく、AIが実装できる精度の仕様を生み出すための仕組みとして、ゼロから考え直しました。

その中核が、要件定義AI「Nightshift」です。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

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当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

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当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

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当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

従来の発想

ウォーターフォールの延長で要件定義を「改善」する。手法の前提は問わない。

当社の発想

要件定義の前提そのものをゼロベースで問い直す。AIが実装できる仕様を生む。

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

THE QUESTION

全ては、この問いから始まりました。

一般的なソフトウェアベンダーは、ウォーターフォールのVモデルに従い、要件定義書・外部設計書・内部設計書・UML…と、大量のドキュメントを作ります。しかし、それらは本当に最適なアウトプットでしょうか？

クライアントが理解でき、かつ最短で実装へ進むために ——

要件定義フェーズが生み出すべき、たった一つの成果物とは何か。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

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私たちの答え

Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

THE QUESTION

全ては、この問いから始まりました。

一般的なソフトウェアベンダーは、ウォーターフォールのVモデルに従い、要件定義書・外部設計書・内部設計書・UML…と、大量のドキュメントを作ります。しかし、それらは本当に最適なアウトプットでしょうか？

クライアントが理解でき、かつ最短で実装へ進むために ——

要件定義フェーズが生み出すべき、たった一つの成果物とは何か。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

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私たちの答え

Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

THE QUESTION

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

THE QUESTION

何があれば、高品質な実装を

スピーディーに実行できるのか？

全ては、この問いから始まりました。

一般的なソフトウェアベンダーは、ウォーターフォールのVモデルに従い、要件定義書・外部設計書・内部設計書・UML…と、大量のドキュメントを作ります。しかし、それらは本当に最適なアウトプットでしょうか？

クライアントが理解でき、かつ最短で実装へ進むために ——

要件定義フェーズが生み出すべき、たった一つの成果物とは何か。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

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私たちの答え

Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

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Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

従来のアウトプット

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

大量のドキュメント。しかし読み手の解釈に依存する。

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

･･･

要件定義書

外部設計書

内部設計書

UML

私たちの答え

Spec Context

たった一つの、実装可能な成果物。

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

PRODUCT - NIGHTSHIFT

Spec Contextは、AIにより納品可能なシステムへ変換可能な、仕様のSSoT*。4つの要素が、要件の曖昧さを解釈・推測なしに潰し、顧客と認識を一致させます。

FUZZY

顧客要望

曖昧・非構造

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

arrow_forward

Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

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Helixir

Lightning

VectorFlow

自社スタック

安全に変換

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システム

納品

検収可能な品質

• SSoT = Single Source of Truth（唯一の信頼できる情報源）

FLOW

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

解消する曖昧さ：境界

MOCK

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

解消する曖昧さ：UI

ENTITY

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

解消する曖昧さ：データ

SPEC ATOM

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

解消する曖昧さ：振る舞い

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

PRODUCT - NIGHTSHIFT

Spec Contextは、AIにより納品可能なシステムへ変換可能な、仕様のSSoT*。4つの要素が、要件の曖昧さを解釈・推測なしに潰し、顧客と認識を一致させます。

FUZZY

顧客要望

曖昧・非構造

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

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Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

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Helixir

Lightning

VectorFlow

自社スタック

安全に変換

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システム

納品

検収可能な品質

• SSoT = Single Source of Truth（唯一の信頼できる情報源）

FLOW

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

解消する曖昧さ：境界

MOCK

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

解消する曖昧さ：UI

ENTITY

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

解消する曖昧さ：データ

SPEC ATOM

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

解消する曖昧さ：振る舞い

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

PRODUCT - NIGHTSHIFT

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

PRODUCT - NIGHTSHIFT

要件定義AI「Nightshift」が、Spec Contextを生成する。

Spec Contextは、AIにより納品可能なシステムへ変換可能な、仕様のSSoT*。4つの要素が、要件の曖昧さを解釈・推測なしに潰し、顧客と認識を一致させます。

FUZZY

顧客要望

曖昧・非構造

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

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Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

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検収可能な品質

• SSoT = Single Source of Truth（唯一の信頼できる情報源）

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

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Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

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検収可能な品質

FUZZY

顧客要望

曖昧・非構造

FUZZY

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Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

Nightshift

Nightshift

要件定義AI

曖昧さを構造化

Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Flow

Mock

Entity

Spec Atom

Spec Context

仕様のSSoT

Helixir

Lightning

VectorFlow

自社スタック

安全に変換

Helixir

Lightning

VectorFlow

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システム

納品

検収可能な品質

システム

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納品

検収可能な品質

FLOW

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

解消する曖昧さ：境界

MOCK

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

解消する曖昧さ：UI

ENTITY

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

解消する曖昧さ：データ

SPEC ATOM

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

解消する曖昧さ：振る舞い

FLOW

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

解消する曖昧さ：境界

業務フロー / ルール

業務の始まりから終わりまでをグラフィカルに定義。「どっちがやるか」論争が消える。

MOCK

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

解消する曖昧さ：UI

動くプロトタイプ

現物ベースで機能要件を確認できるReactアプリ。目で見れば「違う」か「合ってる」しかない。

ENTITY

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

解消する曖昧さ：データ

状態の管理

システムの土台となるデータベース設計書。何を記録するかが構造として確定する。

SPEC ATOM

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

解消する曖昧さ：振る舞い

振る舞いルール

Flow, Mock, Entityから自動生成される詳細仕様。ページごとの動的UI要素の振る舞いが構造化され、検証可能になる。

Nightshiftが変える、4つの構造。

Capabilities

01 - MOCK FIRST

Mockが顧客コストを劇的に下げる

「ダッシュボードにステータスバッジを表示」という自然言語は非常に曖昧。実際に動くプロトタイプを見れば、一発で認識が揃います。DBを用いたデータ作成まで行えるため、完成品に近い体験で確認できます。

02 - FLOW SYNC

「完成したのに使えない」をなくす

使えないシステムの現場では、業務フローとシステムが同期していません。NightshiftはFlowの修正をMockに同期。システムと運用の境界を図として明確にしたまま開発が進みます。

03 - TESTABLE SPECS

Spec Atomが品質を担保する

Flow, Mock, Entityと連動して生成されるSpec Atomは、そのままテストケースになります。仕様からシステムへの変換の成功率を劇的に向上させ、検収可能な品質を支えます。

04 - CONFLICT DETECTION

仕様変更の矛盾を、AIが自動検知

一つの仕様変更は、他の仕様の変更を要求します。Nightshiftは編集によるコンフリクトや変更の必要性をAIがレビュー・提案。人間はレビューするだけで、矛盾のない仕様が作られます。

Nightshiftが変える、4つの構造。

Capabilities

Nightshiftが変える、4つの構造。

Capabilities

Nightshiftが変える、4つの構造。

01 - MOCK FIRST

Mockが顧客コストを劇的に下げる

「ダッシュボードにステータスバッジを表示」という自然言語は非常に曖昧。実際に動くプロトタイプを見れば、一発で認識が揃います。DBを用いたデータ作成まで行えるため、完成品に近い体験で確認できます。

02 - FLOW SYNC

「完成したのに使えない」をなくす

使えないシステムの現場では、業務フローとシステムが同期していません。NightshiftはFlowの修正をMockに同期。システムと運用の境界を図として明確にしたまま開発が進みます。

03 - TESTABLE SPECS

Spec Atomが品質を担保する

Flow, Mock, Entityと連動して生成されるSpec Atomは、そのままテストケースになります。仕様からシステムへの変換の成功率を劇的に向上させ、検収可能な品質を支えます。

04 - CONFLICT DETECTION

仕様変更の矛盾を、AIが自動検知

一つの仕様変更は、他の仕様の変更を要求します。Nightshiftは編集によるコンフリクトや変更の必要性をAIがレビュー・提案。人間はレビューするだけで、矛盾のない仕様が作られます。

01 - MOCK FIRST

Mockが顧客コストを劇的に下げる

「ダッシュボードにステータスバッジを表示」という自然言語は非常に曖昧。実際に動くプロトタイプを見れば、一発で認識が揃います。DBを用いたデータ作成まで行えるため、完成品に近い体験で確認できます。

Mockが顧客コストを劇的に下げる

「ダッシュボードにステータスバッジを表示」という自然言語は非常に曖昧。実際に動くプロトタイプを見れば、一発で認識が揃います。DBを用いたデータ作成まで行えるため、完成品に近い体験で確認できます。

02 - FLOW SYNC

「完成したのに使えない」をなくす

使えないシステムの現場では、業務フローとシステムが同期していません。NightshiftはFlowの修正をMockに同期。システムと運用の境界を図として明確にしたまま開発が進みます。

「完成したのに使えない」をなくす

使えないシステムの現場では、業務フローとシステムが同期していません。NightshiftはFlowの修正をMockに同期。システムと運用の境界を図として明確にしたまま開発が進みます。

03 - TESTABLE SPECS

Spec Atomが品質を担保する

Flow, Mock, Entityと連動して生成されるSpec Atomは、そのままテストケースになります。仕様からシステムへの変換の成功率を劇的に向上させ、検収可能な品質を支えます。

Spec Atomが品質を担保する

Flow, Mock, Entityと連動して生成されるSpec Atomは、そのままテストケースになります。仕様からシステムへの変換の成功率を劇的に向上させ、検収可能な品質を支えます。

04 - CONFLICT DETECTION

仕様変更の矛盾を、AIが自動検知

一つの仕様変更は、他の仕様の変更を要求します。Nightshiftは編集によるコンフリクトや変更の必要性をAIがレビュー・提案。人間はレビューするだけで、矛盾のない仕様が作られます。

仕様変更の矛盾を、AIが自動検知

一つの仕様変更は、他の仕様の変更を要求します。Nightshiftは編集によるコンフリクトや変更の必要性をAIがレビュー・提案。人間はレビューするだけで、矛盾のない仕様が作られます。

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

ACCEPTANCE-FIRST

V字モデルは「要件定義に対応するテスト＝受入テスト」と定義しながら、その受入テストをプロセスの一番最後に置きます。

つまり「要件定義の誤りはリリース直前まで発覚しない」ことを、構造として内包しているのです。

当社はAI駆動で発想を逆にし、画面プロトタイプによる顧客確認で受入テストを要件定義段階に前倒しします。

このMockは画面イメージにとどまらず、DBを用いたデータ作成まで行える完成品に近い体験のため、要件段階の確認が実質的な受入確認として機能します。

従来のV字モデル

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

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当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

ACCEPTANCE-FIRST

V字モデルは「要件定義に対応するテスト＝受入テスト」と定義しながら、その受入テストをプロセスの一番最後に置きます。

つまり「要件定義の誤りはリリース直前まで発覚しない」ことを、構造として内包しているのです。

当社はAI駆動で発想を逆にし、画面プロトタイプによる顧客確認で受入テストを要件定義段階に前倒しします。

このMockは画面イメージにとどまらず、DBを用いたデータ作成まで行える完成品に近い体験のため、要件段階の確認が実質的な受入確認として機能します。

従来のV字モデル

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

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当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

ACCEPTANCE-FIRST

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

ACCEPTANCE-FIRST

「受入テストを最初に持ってくる」という発想。

V字モデルは「要件定義に対応するテスト＝受入テスト」と定義しながら、その受入テストをプロセスの一番最後に置きます。

つまり「要件定義の誤りはリリース直前まで発覚しない」ことを、構造として内包しているのです。

当社はAI駆動で発想を逆にし、画面プロトタイプによる顧客確認で受入テストを要件定義段階に前倒しします。

このMockは画面イメージにとどまらず、DBを用いたデータ作成まで行える完成品に近い体験のため、要件段階の確認が実質的な受入確認として機能します。

従来のV字モデル

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

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当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

従来のV字モデル

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

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当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

従来のV字モデル

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件の誤りは最後に発覚。リリース後の修正コストは設計段階の約30倍（NIST調査）。

要件定義

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設計

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実装

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受入テスト

要件定義

設計

実装

受入テスト

当社のアプローチ

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

DBを用いたデータ作成まで行える動くモックアップを最短1週間で提供し、要件段階で「見て」確認。UAT時のサプライズを0に。

要件定義 ＋ 受入確認

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AI実装

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納品

要件定義 ＋ 受入確認

AI実装

納品

従来の要件定義と、当社のアプローチ。

Summary

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

従来の要件定義と、当社のアプローチ。

Summary

従来の要件定義と、当社のアプローチ。

Summary

従来の要件定義と、当社のアプローチ。

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

観点

従来の要件定義

Nightshiftを用いた当社のアプローチ

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

完了の定義

顧客のサインオフ

解釈・推測なしに実装できるSpec Contextの完成

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

確認の手段

自然言語の仕様書を「読んで」確認

画面プロトタイプを「見て」確認

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

解釈ズレの排除

メカニズムなし（後工程で発覚）

要件段階での確認により構造的に排除

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

顧客の作業

ヒアリング＋大量ドキュメントのレビュー

MTGで話す＋画面プロトタイプを見て答える

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

知識の資産化

PMの頭の中（属人化）

確定仕様として外部化・蓄積・引き継ぎ可能

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

手戻りコスト

リリース後発覚でNIST比30倍

要件段階での確認で最小化

Spec Contextを、安全にシステムへ。

CONVERSION STACK

品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

blur_on

Helixir

マルチエージェントAIアプリ基盤

数十万レベルのAIエージェントの同時稼働を実現する。

leak_add

Lightning

リアルタイム通信基盤

画面操作に即座に反応し、快適なユーザー体験を実現する。

memory

VectorFlow

AIパイプライン管理

データ取込から推論・出力まで一気通貫で制御する。

Spec Contextを、安全にシステムへ。

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品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

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マルチエージェントAIアプリ基盤

数十万レベルのAIエージェントの同時稼働を実現する。

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Lightning

リアルタイム通信基盤

画面操作に即座に反応し、快適なユーザー体験を実現する。

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VectorFlow

AIパイプライン管理

データ取込から推論・出力まで一気通貫で制御する。

Spec Contextを、安全にシステムへ。

CONVERSION STACK

Spec Contextを、安全にシステムへ。

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品質を担保し、高速かつ安定的な開発を支える自社開発のAI駆動開発フレームワーク群。

Nightshiftの生む仕様を、納品可能なシステムへ変換します。

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Lightning

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構想段階・要件が固まっていない状態からでもご相談いただけます。

貴社の課題に合わせ、最適な進め方をご提案します。

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（受付時間 : 平日9:00-18:00）

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〒105-0001

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