そのプロトタイプ
PoC止まりに
なっていませんか?


そのプロトタイプ
PoC止まりに
なっていませんか?

多くの企業が「PoCの壁」に

ぶつかっています

AIを使って、ソフトウエアを開発した多くの企業が、このような悩みや課題を抱え、PoCを繰り替えすことができるが、いつまで経ってもサービスをローンチできないという「PoCの壁」にぶつかっています。

デモでは動いたが
実業務の複雑なデータでは精度が安定しない

利用者が増えるとトークン費用が跳ね上がり、
採算が合わない

誰がどう保守するのか決まっておらず
怖くてリリースできない

既存の基幹システムと連携できず
AIが孤立している

日本企業のAI PoCが
本番稼働に至らない割合

PoC並走数のうち
本番化できる平均割合

日本のAI効果創出率
(米英比 2025)

なぜAI PoCは

本番化できないのか

本番化できない理由は、

AIが原因ではありません

本番化できない理由は、AIが原因ではありません。PoCと本番稼働の間には、組織・設計・運用など様々な壁が存在しています。
これらの問題を正確に把握し、適切に設計しなければ本番化(プロダクション化)に進むことはできません。

本番化できない様々な問題


生成AIはコードを高速に生成しますが、それは「動くコード」であって「保守できるコード」ではありません

  • 場当たり的な修正が重なり複雑化
  • —テストコードが存在しない
  • —命名規則・設計指針が統一されていない
  • —変更・拡張のたびに壊れるリスク

PoCは「動くことを証明する」ための実装です。本番稼働に必要な機能は最初から設計に含まれていません

  • 高負荷時の動作保証がない
  • 障害検知・アラートが未設定
  • データバックアップが存在しない
  • セキュリティ対策が未実装

PoC段階の設計は「今動く」ことを優先しています。スケールしない構造は、本番稼働後に致命的な問題になります

  • —ユーザー増加に対応できない設計
  • —AIモデル変更への対応が困難
  • —APIコストが青天井になる構造
  • —システム間連携の拡張が不可能

AI Prototype Productionization

AI開発プロトタイプの

本番化 サービス概要

AI Prototype Productionization(AI開発プロトタイプの本番化)サービスは、生成AIサービスを用いて開発されたプロトタイプを SRE(信頼性)、FinOps(コスト最適化)、Security(統制)、運用性、耐障害性等の観点から再定義し、24時間365日安定稼働し、本番環境において長期運用に耐えうる「プロダクション品質のシステム」へ再設計・再構築するエンジニアリングサービスです。

実行プロセスの詳細

1.現状評価・PoC診断(1〜2週間)
既存コードのスタティック解析・動的テスト・アーキテクチャレビューを実施。技術的負債スコア・セキュリティリスク・スケーラビリティの3軸で定量評価します。並行して業務フローとの接続状況・データ品質・MLモデルの精度評価も行い、本番化ブロッカーを特定します。
2.アーキテクチャ再設計(1〜2週間)
診断結果を踏まえ、本番環境の要件(トラフィック量・SLA・セキュリティポリシー・コスト上限)を定義し、最適なアーキテクチャを設計します。マイクロサービス化の要否・データベース設計・キャッシュ戦略・CDN構成・AI基盤の選定まで含めたフルスタックの設計を行います。
3. AI品質・コスト最適化(1〜2週間)
プロンプトエンジニアリングの最適化(精度向上・トークン削減)、モデルの適切な選定・組み合わせ(GPT-4o/Claude/Geminiなど)、RAGアーキテクチャの設計・改善、ファインチューニングの要否判断を行います。AI APIコストをモニタリング・制御するFinOpsフレームワークも同時に設計します。
4. 本番実装・再構築(4〜10週間)
設計に基づき、テスト駆動開発・ペアプログラミング・コードレビューを組み合わせた高品質な実装を行います。ユニットテスト・統合テスト・E2Eテスト・負荷テストのテストスイートを整備し、CI/CDパイプラインを構築。ステージング環境での十分な検証を経て本番環境へリリースします。
5. 運用・監視設計(1〜2週間)
Datadog・CloudWatch・Grafanaなどを活用したリアルタイム監視の設計・構築。SLO(サービスレベル目標)の定義、アラートルールの設定、インシデント対応フローの整備を行います。AIシステム特有のモデルドリフト検知・ハルシネーション監視・コストアラートも組み込みます。
6. 継続改善・ガバナンス整備(継続)
本番稼働後の継続的パフォーマンス改善、AI利用に関するガバナンスポリシーの策定(利用ガイドライン・監査対応・個人情報取り扱い)、社内エンジニアへの技術移管、内製化に向けたケイパビリティ構築支援まで伴走します。

よくある質問

自社で開発したPoCやプロトタイプなら何でも対応できますか?

APPSWINGBY

はい、生成AIを活用して開発されたプロトタイプであれば、言語・フレームワークを問わず対応可能です。

Python / TypeScript / Node.js など主要な構成に加え、LangChain・LlamaIndex・OpenAI API・Claude API・Azure OpenAI など各種AI基盤にも対応しています。まずは現状のコードベースと構成をヒアリングしたうえで、最適な対応方針をご提案します。

PoCを一から作り直すことになりますか?既存コードは使えますか?

APPSWINGBY

診断の結果によって異なります。ビジネスロジックや一部のコンポーネントは再利用できるケースも多く、必ずしも全面作り直しにはなりません。

ただし、品質・セキュリティ・スケーラビリティの観点から再設計が必要な箇所は明確にお伝えし、コストと期間を含めてご提案します。

「できる限り既存資産を活かしながら本番品質に引き上げる」がAPPSWINGBYのアプローチです。

本番化にかかる期間と費用の目安を教えてください。

APPSWINGBY

PoCの規模・品質・要件によって大きく異なりますが、実装フェーズは一般的に2〜5ヶ月、費用は500万〜1,500万円が目安です。まずアセスメント(30万円〜)で現状を診断し、そのうえで具体的なスケジュールと見積もりをご提示します。アセスメント費用は本番化契約時に全額充当されます。

本番稼働後の運用・保守も対応してもらえますか?

APPSWINGBY

はい、本番稼働後もリテーナー契約による継続支援が可能です。

システム監視・障害対応・性能改善・AIモデルのバージョンアップ対応などをカバーします。
また、将来的な内製化を希望される場合は、貴社エンジニアへの技術移管・ドキュメント整備・育成支援も実施しています。「ベンダー依存にしない」を基本方針としています。

社内の機密情報や個人情報を含むデータを扱います。セキュリティ面は大丈夫ですか?

APPSWINGBY

機密性の高い情報を扱うプロジェクトにも対応しています。NDA締結はもちろん、作業環境のセキュリティ要件・データの取り扱いポリシー・アクセス制御についても事前に取り決めたうえで進めます。また、本番化の設計段階からOWASP準拠のセキュリティ実装・個人情報の暗号化・アクセスログの監査対応を組み込むため、リリース後のセキュリティリスクを最小化します。

アセスメント料金プラン

まず現状を把握することから始めます。
全プランの費用は本番化実装契約時に

全額充当されます。

Most Popular

Step.1
AI本番化
クイック診断

30万円〜
本契約時 全額充当

  • 現状PoCヒアリング(1〜2時間)
  • ソースコード簡易診断
  • 本番環境移行計画
  • 優先対応事項トップ3の提示
  • 期間:1〜2週間

Most Popular

150万円〜
本契約時 全額充当

  • Step. 1・2の内容すべてを含む
  • セキュリティ・ガバナンス評価
  • 本番化ブロッカーの特定
  • 本番化フェーズ別実行計画
  • サマリーレポート
  • 期間:4〜6週間

※ 本番化実装費用は案件規模により異なります。アセスメント費用は全額充当されます。

まず、貴社のAIがどの状態かを
知ることから

3分の無料診断から始められます。
診断結果をもとに、

最適なアセスメントプランをご提案します。

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