指示の背景が伝わらない
要件・設計・運用ルールが文書や担当者の頭の中に分散すると、AIは業務の前提を正しく扱えません。
一人の責任者と、複数のAIで進めるシステム開発
AIに実装させ、人が判断する。
Solo SIer™は、一人の責任者がAIチームを動かし、システムの開発から運用まで進める仕組みです。AIが調査・実装・テストを担い、人が方針と重要な判断を担います。
HUMAN ACCOUNTABILITYAI EXECUTION
速度を得るために責任を曖昧にしない。必要な判断を人に戻し、実行と根拠を検証可能な形で残します。
AIで作れるようになった。
次は、安心して任せられる仕組みが必要です。
実行範囲を制御できない
どの環境で何を変更できるかが曖昧なままでは、AIの速さがそのまま運用リスクになります。
判断の根拠を説明できない
誰が何を承認し、どの検証を経たかが残らなければ、本番障害や監査時に説明責任を果たせません。
01 — READY FOR REAL BUSINESS実際の業務で使うための、
実際の業務で使うための、
4つの条件。
AIが動くものを作るだけでは、本番の仕事には任せられません。正しく動く、安定して使える、開発過程を追える、判断を説明できる。この4つを一緒に整えます。
機能性
求められた機能が実装され、実際に動作すること。
品質
要件と利用者の期待に沿い、正確かつ安定して動くこと。
透明性
どの判断と手順で開発したかを、後から追跡・検証できること。
説明責任
成果物と意思決定を、根拠に基づいて説明・正当化できること。
THE SOLO SIER APPROACH
実行はAIへ。
判断は人へ。
安全を守るルールは仕組みへ。
Solo SIerは、AIを単なる補助ツールとして追加しません。要件、設計、手順、禁止事項を、AIが最初から理解できる形に整えます。人は方向づけ、承認、例外への対応、顧客への説明に集中します。
01 / DIRECT人が目的とAIに任せる範囲を決めるHUMAN
02 / BUILDAIが調査・実装・検証するAGENTS
03 / GATE影響に応じて承認を求めるPOLICY
04 / PROVE判断と実行を記録するLEDGER
人がすべてを手作業で行う開発から、人が複数のAIを監督する開発へ。誰がどこまで責任を持つかを明確にしたまま、実行速度を高めます。
仕事の進め方、安全のルール、利用環境、人材育成をまとめて整えます。
AIツールを導入するだけでは、本番の仕事には広がりません。Solo SIerでは、SAHOが仕事の進め方を整え、DuonがAIに任せる範囲を守り、認定制度が実務を担う人の力を確認します。利用するAIモデルは、お客様が選べます。
01 / HOW PEOPLE AND AI WORKSAHO
人とAIが同じルールで開発を進めるための、仕事の進め方と道具一式です。案件の立ち上げ、複数AIの分担、引き継ぎ、検査までを共通化します。
仕事の進め方を見る →02 / KEEP AI WITHIN PERMISSIONDUON
AIが実システムを操作する前に、許された範囲かを確認する仕組みです。AIの回答文に頼らず、権限書と実際の操作を使って一手ごとに判断します。
AIを止める仕組みを見る →03 / PLATFORMDELIVERY
研修から本番運用までを段階的につなぐ実行環境です。利用者、認定、権限、承認、実行状況を導入単位に合わせて管理します。
ADOPTION / OPERATION / SCALE04 / PEOPLECERTIFICATION
Practitioner
& Architect
& Architect
AIと協働して実務を進めるPractitionerと、設計・監督・説明責任を担うArchitect。座学だけでなく、実技を通じて必要な能力を確認します。
TRAINING / SKILLS / ROLES05 / SOLUTIONREGIONAL MOBILITY
電話AI、家族の代理予約、運行・安全管理、地域通貨を備えた共通基盤を、地域の制度と暮らしに合わせて安全にカスタマイズします。
DISPATCH / AI OPERATOR / LOCAL ECONOMY02 — OPERATING MODEL仕事の進め方、仕組み、人の役割を、
仕事の進め方、仕組み、人の役割を、
同時に変える。
ツール導入だけでは定着せず、研修だけでは本番へ移れません。業務の型、AIに任せる範囲、人の役割を同じ導入計画で整えます。
仕事の進め方
後から説明できるように、要求、実装、テスト、人の承認、確認の流れを設計します。
- GitLabを中心に情報を一か所へ集約
- リスクに応じて人が確認するポイントを設定
- 変更履歴と判断理由を追える形で保存
安全の仕組み
AIに必要な業務情報を渡しながら、許された範囲の操作だけを実行できる仕組みを整えます。
- AIが扱いやすい情報と操作方法を用意
- AIモデルとは別の仕組みで動作を管理
- お客様の条件に合わせて接続・保存方法を設計
People
人の役割を実装作業の中心から、方向づけ、監督、判断、説明へ移します。
- Practitioner / Architectの役割定義
- 実務に接続した研修・認定
- 例外時に責任を持つ意思決定者
速さを止めずに、
危険な実行を止める。
すべてを人が毎回確認するのではなく、影響の大きさに応じて管理します。日常的な作業はAIへ任せ、本番変更や機密情報へのアクセスなど、重要な操作だけを人の承認へ戻します。
- 01誰が、どの環境で、何を実行できるかを決める
- 02影響の大きい操作を止め、判断する人へ知らせる
- 03指示、承認、実行結果をつなぎ、後から確認できる記録にする
- 04異常時に停止し、状態を確認して安全に復旧する
RULE → HUMAN APPROVAL → EXECUTION → RECORD
EXECUTION CONTROL / ACCOUNTABILITY
AIの実行に、
人の判断を残す。
安全判断に使う情報をAIの指示から分け、危険な操作は人へ戻します。承認した内容と実行結果を、後から確認できる形で残します。
01AI自身に「安全かどうか」を判断させない
02安全の仕組みが使えなければ、AIを動かさない
03承認した内容と、実際に行う操作を一致させる
04後から変更を検知できる形で記録を残す
START FROM REALITY
既存システムから、
小さく始められる。
全面刷新を前提にせず、変更が多く、範囲と成果を測りやすい領域から始めます。ソースコードの保管場所、自動テストとリリースの仕組み（CI/CD）、安全上のルール、委託体制を確認し、変えないものと変えるものを分けます。
01
調査資産、つながり、ルール、データを扱える範囲を整理
02
限定導入結果を確かめられる対象で、人とAIの共同作業を試す
03
本番適用承認、監視、元に戻す手順を整えて段階的に広げる
03 — BUSINESS OUTCOMES導入によって、
導入によって、
何が変わるのか。
目指すのは、単にコード生成を速くすることではありません。顧客へ価値を届けるまでの流れを短くしながら、組織として再現できる開発・運用能力を残します。
反復の速度を上げる
調査、実装、テスト、修正をAIが連続して進め、人は重要な判断へ集中します。
知識を組織資産にする
要件、設計、手順、判断根拠をAIが再利用できる形で蓄積し、属人性を減らします。
本番利用の境界を明確にする
環境、権限、承認、記録を一貫して設計し、AIを試行から商用運用へ進めます。
成功した型を横展開する
仕事の進め方、安全を守るルール、人材認定を共通化し、別のチームや部門でも再現できる導入へつなげます。
04 — ADOPTION JOURNEY対象を絞り、価値を確かめ、
対象を絞り、価値を確かめ、
安全に広げる。
導入は一括置換ではなく、業務価値とリスクを確認しながら進めます。各段階で成果物と次の判断条件を明確にします。
Discover
対象業務、現行プロセス、データ境界、セキュリティ要件を確認します。
OUTPUT / 導入対象とリスク整理限定導入
対象とチームを限定し、SAHO、人とAIの共同作業、承認の流れを試します。
OUTPUT / 効果・品質・安全性の評価Production
運用、監視、停止・復旧、責任者を定め、本番変更へ適用します。
OUTPUT / 本番運用可能な構成広げる
仕事の型、認定、利用管理を整え、他チーム・他業務へ展開します。
成果物 / 別のチームでも使える進め方05 — QUESTIONS
よくあるご質問。
Q1AIが最終判断まで行うのですか？＋
いいえ。AIは調査、実装、テスト、提案などを担いますが、事業・セキュリティ・本番影響に関わる判断は、役割と権限を持つ人が行います。自動化する範囲と人へ戻す境界を導入時に定義します。
Q2既存システムや既存GitLabから始められますか？＋
可能です。現行のリポジトリ構成、CI/CD、アクセス権、委託体制を確認した上で、対象を限定して導入します。全面刷新を前提とせず、既存資産をAIが扱いやすい形へ段階的に整えます。
Q3利用するAIモデルは固定ですか？＋
Solo SIerの考え方と統制は、特定のAIモデルだけに依存しません。対象業務、性能、費用、データ取扱要件を踏まえて利用構成を選定し、対応可否を個別に確認します。
Q4ソースコードやデータはどこで扱われますか？＋
ソースコードの保存場所と、AIへ送る業務情報は分けて設計します。選ぶAIモデル、API、実行環境によって、送信される情報、保存期間、再学習への利用条件、海外への送信有無が異なります。導入前に情報の流れを確認し、許容できる範囲を決めます。
Q5どのような業務が最初の対象に向いていますか？＋
改修頻度が高く、対象範囲と成果を測りやすい業務が適しています。例として、社内システムの機能追加、既存サービスの保守改善、新規サービスの限定機能、テスト・調査の自動化などがあります。
AIを試す段階から、
任せられる段階へ。
最初の対象業務、現在の開発環境、セキュリティ要件を伺い、限定導入から本番展開までの構成をご提案します。
導入について相談する→