チーム横断の開発フローが分断されている
チーム間でAI活用の進め方や開発プロセスが標準化されていないため、再現性のある開発体制を構築しづらく、スケール運用が難しくなります。
→ チーム拡大時に品質と運用の安定性を保ちにくい
現在の課題
多くのチームはAIを素早く導入しますが、開発デリバリーの継続的な改善につなげるには、チーム全体で共有された運用プロセスが不可欠です。
チーム間でAI活用の進め方や開発プロセスが標準化されていないため、再現性のある開発体制を構築しづらく、スケール運用が難しくなります。
→ チーム拡大時に品質と運用の安定性を保ちにくい
AI支援の使い方が開発者ごとに異なるため、実装品質やレビュー基準にばらつきが生じ、リリース時の品質が不安定になります。
→ 本番リリースの品質リスクが残る
進捗・工数・コストのトラッキングが不十分なため、計画と実績の差分を早期に把握できず、プロジェクト判断が後手に回ります。
→ 予算超過や納期遅延のリスクを抑えにくい
HAPOSOFTの解決策
断片的なAI活用から脱却し、計画・実装・テスト・デリバリーまでを一貫して運用できる構造化ワークフローへ移行します。
AIネイティブ人材
単にAIチャットを使うのではなく、AIと協働して開発生産性を高められるよう訓練されたエンジニアです。
チームの一員として機能するAI
AIを場当たり的な補助役としてではなく、開発プロセスに組み込まれたチームメンバーとして活用します。
標準化された開発基盤
CafeKitとHapo AI Hubにより、共通仕様と品質基準をチーム全体で統一します。
2倍の生産性を発揮できるAI活用に習熟した開発者を採用することも、プロジェクトを一括で任せて低コストかつ高い統制で進めることも可能です。
AI-Labo
専任チーム
固定価格
プロジェクト型
3つのコア要素
手戻り、品質低下、進捗の不透明化が起きやすい工程に絞って、実行可能な改善を行います。
期待できるROI
AI駆動の開発ワークフロー導入によって得られる、現実的かつ測定可能な成果です。
なぜHaposoftか？
CafeKit - AIチーム向けに設計されたオープンソース基盤
9年以上 - 日本市場での支援実績
200名超 - AI活用に習熟したエンジニア体制
ISO 9001 + ISO 27001 - 品質とセキュリティを設計に組み込んだ体制
共創 - 単に作るだけでなく、共に構築していく姿勢
AWS Partner - Select Tier Services
40-50%
機能単位での開発スピード向上
30%
本番バグの削減
2x
開発者生産性（1人 + 1AI）
2-3x
プロジェクト管理効率
ゼロ
セッション間のコンテキスト欠落
コアツール
当社のデリバリーモデルは、仕様駆動ワークフローを担うCafeKitと、チーム規模のAI運用を統制するHapo AI Hubの2つを基盤としています。
CafeKit
仕様駆動開発
仕様駆動開発
CafeKitは要件からレビューまでの6フェーズを提供し、トレース可能な成果物とリビングドキュメントを生み出します。
Hapo AI Hub
ガバナンスと可視化レイヤー
ガバナンスと可視化レイヤー
Hapo AI Hubはエージェント運用と制御を標準化し、コスト可視化と確実なデリバリーを実現します。
CafeKit AIワークフロー
すべては共有仕様から始まり、工程間の整合性を保ちながら進行します。各機能には spec.json・requirements.md・design.md・tasks.md・tests がそろいます。
/hapo:specs
要件分析、EARS形式での設計、タスク生成を行います
/hapo:develop
定義済みタスクに基づいて実装し、ルールとコーディング規約を適用します
/hapo:test
単体・結合・E2E・UIテストをChrome DevTools経由で実施します
/hapo:code-review
品質、脆弱性、セキュリティ課題を評価します
/hapo:git
プッシュ前に内容を確認し、機密情報の漏洩を防ぎます
/hapo:deploy
プラットフォームを判定し、対象環境へコードをデプロイします
主要コンポーネント
✓ AI連携 - Claude Code + Antigravity
✓ Spec-Driven - 要件ファーストアプローチ
✓ Living Docs - 自動生成され常に最新
✓ 完全追跡性 - Gitに残る仕様とコード
✓ 自動テスト - 要件から生成
✓ チーム連携 - 共有仕様と明確な引き継ぎ
注目ポイント
仕様駆動開発により、コード先行型に比べてバグを最大40%削減できます
構造化ワークフローを使うチームは、機能提供が3倍速く、手戻りは60%削減できます
AI-Laboパッケージ
どのプランにも、Git上の共有仕様、週次レポート、AI出力の人手レビューが含まれます。
エントリー
チーム規模: 1〜4名のエンジニア
一番人気
チーム規模: 4〜8名のエンジニア + QA
フルスイート
チーム規模: 専任チーム（カスタム）
無料1週間のAI監査から始めましょう。 現在の開発ワークフローを評価し、CafeKitをチームにどのように導入するかを、初日から実行可能な形でご提示します。
始め方は？
無料1週間のAI監査で、改善余地を見極め、チームに合ったワークフローを定義します。
現在のワークフローとAI利用状況を確認し、企画・実行・テストのボトルネックを特定します。
1週間・無料提案したAIワークフローを実案件へ適用し、速度・品質・可視性への効果を検証します。
1-3ヶ月結果をもとにワークフローを磨き込み、チーム横断で安全に展開します。
継続多くのチームはAIを個人用ツールとして使っています。一方、AI駆動開発は以下を含む構造化されたチームワークフローです。
はい。従来型開発、部分的なAI導入、全面的なAIワークフローのいずれにも統合できるよう設計しています。たとえば以下の形があります。
まずは無料1週間のAI監査で現状プロセスを可視化し、その上で最適な進め方をご提案します。
品質管理は最後に付け足すものではなく、ワークフローに組み込まれています。
無料1週間のAI監査後、現状フローとボトルネックを整理したマップを提供します。続く1〜3か月のパイロットでは、通常次の成果が期待できます。
Hapo AI Hubはすべてのモデル呼び出しを統合するゲートウェイとして機能し、次の方法でコストを抑えます。
はい。CafeKitはオープンソースで、自社リポジトリでも自由に試せます。CLIは6フェーズの仕様駆動ワークフローを強制し、どのコードベースにも適用できます。
ハポソフトにご依頼いただく場合は、これに加えて訓練済みエンジニア、Hapo AI Hub連携、そして納品保証が付加されます。
