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Spike Studio

Industries / IT & SIer

IT・SIer

AIを開発チームの一員に組み込む体制づくりを、業務の再設計から実装、人材育成まで一貫して支援します。

前面が細かいスロットに分かれたサーバーラックが並び、床をケーブルトレイが走るモノクロの模型

顧客が求める納期は短くなり、要件は動く。それでも品質の責任は、変わらず自社にある。

スパイクスタジオは、AIを開発チームの一員として組み込む体制づくりを支援します。業務の再設計から実装、運用までを一気通貫で。最終的な品質確認と責任の所在は、これまでどおり人が持ちます。段階的な移行が可能なため、進行中の案件を止める必要はありません。

業種データ

  • 85.1%

    DX推進人材が「量」の面で不足していると答えた日本企業

    出典: IPA『DX動向2025』

  • 10年間

    システム開発の「予定どおり完了」が低下し続けている期間（全規模、2015〜24年度）

    出典: JUAS『企業IT動向調査2025』

開発体制そのものを、AIを前提に組み替える

  • 課題

    資料・手順書・契約条件が散らばり、探す時間が対応時間を圧迫する

    打ち手

    ナレッジを集約し、参照体系を再設計する

    散在する手順書・過去対応・契約条件を棚卸しし、1か所に集約します。情報の持ち方そのものをBPRの手法で再設計し、必要な情報に数秒で届く参照体系をつくります。人を増やさずに、一件あたりの対応時間を縮める土台になります。

    BPRコンサルティング

  • 課題

    定型の問い合わせに人が張り付き、判断が必要な案件に手が回らない

    打ち手

    一次対応をAIが担い、人は判断に集中

    よくある質問はAIがその場で回答し、答えられない案件だけを人に回します。AIと人の担当範囲を明確に線引きするため、責任の所在は曖昧になりません。対応履歴は蓄積して回答精度の改善に回し、運用しながら品質が上がります。

    Spike AI Agent Studio

  • 課題

    サービスのアイデアはあるが、要件に落として作り切る体制がない

    打ち手

    企画・要件定義から実装まで、一気通貫で

    サービスアイデアの企画検討に伴走し、システム要件へ昇華させます。UI/UX設計からプロンプト設計、実装までを1つのチームで担うため、工程間の伝言ゲームが起きません。2ヶ月の短納期で公開まで到達した実績があります。

    Spike AI Agent Studio

  • 課題

    プロンプトを工夫しても、システム全体では品質が安定しない

    打ち手

    プロンプト設計とシステムを、同時に最適化

    LLM活用プロジェクトを重ねたプロンプトエンジニアが、設計に最初から参加します。プロンプト単体ではなく、前後の処理やデータの流れと合わせて品質を作り込みます。動くデモではなく、運用に耐えるシステムとして仕上げます。

    Spike AI Agent Studio

  • 課題

    AI前提の開発を、自社のエンジニアだけで回せる気がしない

    打ち手

    開発を担う人材も、育成する

    実案件を教材に、AIを前提とした開発の進め方を現場のエンジニアに移転します。ツールの使い方だけでなく、どこをAIに任せどこを人が守るかの判断基準まで教えます。支援終了後も自走できる開発チームを社内に残します。

    AI人材育成

  • 課題

    AIを使った部分の品質を、顧客にどう説明し担保するか悩ましい

    打ち手

    品質と責任は人が持ち、定着まで伴走

    最終的な品質確認とセキュリティ基準の遵守は、これまでどおり人が担う設計にします。AIの関与範囲と検証手順を文書化するため、顧客への説明責任も果たせます。運用に乗って安定するまで並走します。

    BPRコンサルティングSpike AI Agent Studio

3つ以上当てはまる場合は、開発プロセスのどこにAIを入れるかの整理から始めるのが有効です。

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Cases

IT・SIerにおける導入事例

大手SIのヘルプデスクAI化

回答速度3倍、要員大幅削減でコスト圧縮

150名体制のヘルプデスクをAIで再設計し、回答を高速化して人員とコストを削減

長机とモニターが列をなすヘルプデスクのフロアと、壁際のサーバーラックを灰色の素材で作ったモノクロの模型

  1. 背景

    大手SIの運用保守部門では、150名体制でヘルプデスクを運営していました。規模だけを見れば十分な人員です。しかし顧客のシステム環境が多様化するにつれ、問い合わせの内容そのものが複雑化していきました。

  2. 問題の核心

    オペレーターは、手順書や過去の対応記録、契約ごとに異なるサービス条件を横断して確認する必要があります。参照先が分散しているため、一件あたりの対応時間は伸び、オペレーションの難易度も上がる一方でした。人を増やしても、この構造は変わりません。

  3. 打ち手と結果

    着手したのは、増員ではなく参照体系の再設計でした。資料と手順書を1か所に集約し、契約内容やサービス条件まで含めて引ける形に整理する。その上で、よくある質問にはAIがその場で回答し、AIが答えられない内容だけを人に回す。担当範囲を明確に線引きしたことで、オペレーターは判断を要する案件に集中できるようになりました。対応履歴は蓄積してAIの回答精度の改善に回し、運用しながら品質が上がる仕組みとしています。結果として、回答速度は3倍に向上し、要員の大幅な削減によるコスト圧縮を実現しました。

NTT DXパートナー 架空商品モール開発

CLIENT ／ 株式会社NTT DXパートナー期間 ／ 2024年7月

2024年7月24日の記者会見にて「架空商品モール」を公表、メディアからも大きな反響

生成AIで新商品アイデアを生む「架空商品モール」を、企画から実装まで2ヶ月で立ち上げ

吹き抜けを囲んで小さな店舗ブースが並ぶ商業モールを、屋根を外して見せた灰色のモノクロの模型

  1. 背景

    NTT DXパートナーは、生成AIを活用したサービスアイデアを持っていました。足りていなかったのはアイデアではなく、それを短期間で形にできる相手です。高度な生成AIのノウハウを持ち、企画の伴走から実装までを担えるパートナーを模索していました。

  2. 問題の核心

    求められた条件は3つに整理できます。サービスアイデアから企画検討に伴走し、システム要件まで昇華させること。UXを第一に意識したUIデザインを実現すること。そして、利用者への共感やメーカーの技術力、実現可能性の高いアイデア生成といった、高度なワークフローとプロンプト設計に対応すること。いずれも単独の専門性では埋まりません。

  3. 打ち手と結果

    スパイクスタジオは、プロンプト設計からサービスプラットフォームまでを一気通貫で開発しました。長年インターネットサービスを手がけてきたチームがUI/UXを設計し、LLM活用プロジェクトを重ねたプロンプトエンジニアがワークフローとプロンプトを設計しています。納期まで2ヶ月という条件の中で開発を完遂しました。

IT・SIerの導入事例

AI前提の開発体制へ、どこから組み替えるか。

進行中の案件を止めない移行の進め方をご提案します。まずは現状の開発フローをお聞かせください。

お問い合わせ
FAQ

よくある質問

  • IT・SIer業界では、生成AIをどんな業務に活用できますか？

    問い合わせ一次対応の自動化と、AIを組み込んだサービス開発が中心です。散在する手順書や過去対応を1か所に集約し、AIが参照できる体系に再設計するところから支援します。

  • LLMを使ったサービス開発だけを依頼できますか？

    できます。サービスアイデアの企画検討から要件定義、UI/UX設計、プロンプト設計、実装までを1つのチームで担います。プロンプト単体ではなく、前後の処理やデータの流れを含めて最適化します。

  • 品質や責任の扱いはどうなりますか？

    最終的な品質確認とセキュリティ基準の遵守は、これまでどおり人が担う設計にします。AIの関与範囲と検証手順を文書化し、社内に説明できる状態で定着まで伴走します。

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