AI開発基盤構築
Mizunara FDE Service
AI開発基盤を構築し、
KPIで効果を証明します。
Forward Deployed Engineerとして貴社のリポジトリに入り込み、
PRリードタイム・手戻り率・AI活用度を定量的に改善します。
※ 複数案件の実績に基づく典型的な改善幅。効果はチーム規模・開発フェーズにより異なります
KPIで効果を定量的に証明
導入前後のKPIをBefore/Afterで比較し、効果測定レポートとして納品します。
20〜40%
PRリードタイム短縮
典型的な改善幅
30〜50%
PR手戻り率の減少
典型的な改善幅
40〜70%
AI支援PR比率
導入後の目安
1.5〜3x
デプロイ頻度
典型的な改善幅
納品物: FDE 効果測定レポート
導入前後のKPIをBefore/Afterで定量評価し、構築した基盤の詳細と改善提案を含むレポートを納品します。
| 計測する KPI | カテゴリ | データソース |
|---|---|---|
| PRリードタイム | 開発速度 | GitHub API（自動取得） |
| PR手戻り率 | コード品質 | GitHub API（自動取得） |
| レビュー所要時間 | コード品質 | GitHub API（自動取得） |
| AI支援コミット率 | AI活用度 | Git履歴（自動取得） |
| デプロイ頻度 | 開発速度 | Git履歴（自動取得） |
※ 上記はデフォルトのKPIセットです。貴社の課題に応じて3〜5指標を選定・合意します。
AI活用は「プロンプト」から「ハーネス」の時代へ
AIコーディングツールの活用は、3つの段階を経て進化しています。
プロンプトエンジニアリング
AIへの指示（プロンプト）を工夫し、より良い出力を得る段階。個人の技術に依存し、再現性が低い。
コンテキストエンジニアリング
プロンプトだけでなく、AIに渡す文脈（コードベース、ドキュメント、ルール）全体を設計する段階。個人の工夫からチームの仕組みへ。
ハーネスエンジニアリング
NowAIエージェントの構成・ガードレール・品質検証・CI/CDを含む「開発基盤全体」を設計する段階。AIを安全かつ継続的に運用するための仕組みづくり。
Forward Deployed Engineer（FDE）とは
FDE（Forward Deployed Engineer）とは、自社のプロダクトや技術的知見を携えてクライアントの現場に入り込み、課題解決を直接実装するエンジニアのことです。Palantir Technologies が確立した手法で、「コンサルタントのように助言するのではなく、エンジニアとしてコードを書いて解決する」点が特徴です。
ミズナラは、このFDEの考え方をAI開発基盤構築に適用します。自社で実践しているハーネスエンジニアリングの知見を携え、貴社のリポジトリに直接入り込み、AI開発基盤を構築します。
一般的なFDEとミズナラFDEの違い
一般的なFDE
- ・クライアント先に常駐
- ・フルタイム稼働
- ・月額150〜250万円が相場
ミズナラFDE
- ✓フルリモート（常駐コストゼロ）
- ✓テンプレート活用で立ち上がりが速い
- ✓50万円〜のスポット型
フルリモートにより常駐にかかるコストを排除し、実戦で鍛えたテンプレートの活用でゼロからの設計工数を大幅に削減。FDEの「クライアントのコードベースに直接入り込んで実装する」本質はそのままに、スポット型の価格体系を実現しています。
ミズナラの設計思想
コンサルティング資料ではなく、貴社のリポジトリに組み込まれた「動くインフラ」を納品します。
実戦で鍛えた基盤がベース
複数の自社プロジェクトで日常的に運用している基盤を、貴社の技術スタックに合わせてカスタマイズします。机上の設計ではなく、実際に動いている仕組みがベースです。
品質が属人化しない仕組み
レビューは実装とは独立したコンテキストで実行し、確認バイアスを排除する設計。完了条件を実装前に定義し、スコープのブレを防止します。
知見が環流する構造
個別案件で得た改善は、ベースとなるテンプレートに還流します。案件を重ねるほど基盤が進化し、すべての顧客がその恩恵を受けられます。
特定ツールに依存しない設計
Claude Code・GitHub Copilot・Codex等の主要AIコーディングツールを自社で日常的に使い比べています。特定ベンダーに偏らず、貴社の技術スタックに最適なツール選定と組み合わせをご提案します。
対応する6つの領域
AIを活用した開発に必要な「土台」を整えます。
ガードレール設計
AIが安全に動作するためのルール・制約・テスト戦略を設計。
意図しない出力や情報漏洩を防ぎ、安心してAIを業務に組み込むために必要です。
エージェント構成設計
タスクに最適なAIエージェントの役割分担・連携フローを設計。
単一エージェントでは品質が安定しません。役割を分離し、レビューを独立させることで再現性が生まれます。
プロンプト・ルール設計
業務要件に合わせたプロンプトテンプレートとルールを設計。
属人的な指示の出し方では品質にバラつきが出ます。チーム共通のルールとして定義することが重要です。
CI/CD・テスト基盤
AI出力の品質を継続的に検証するテスト基盤とパイプラインを構築。
AIの出力は非決定的です。変更のたびに品質を自動検証する仕組みがなければ、劣化に気づけません。
開発ワークフロー標準化
AIを活用した開発のベストプラクティスをチーム全体に展開。
一部のメンバーだけがAIを使いこなす状態では、組織としての生産性は上がりません。
ナレッジ・スキル整備
プロジェクト固有のコンテキストやスキルを、AIが参照できる形式で整備。
AIは渡された情報の範囲でしか判断できません。業務知識を構造化して渡すことが品質の鍵です。
KPI駆動の導入フロー
導入前にKPIを設定し、効果を定量的に評価します。
KPI設定・現状診断
現在の開発プロセスをヒアリングし、改善指標を合意します。
- ✓レビュー工数・手戻り率・デプロイ頻度等のベースライン計測
- ✓AI活用の現状と課題の棚卸し
- ✓改善目標と評価基準の合意
基盤セットアップ（約1週間）
実戦で鍛えたテンプレートを貴社の技術スタックに適応し、業務に合わせたカスタム設計を行います。
- ✓テンプレートベースの取捨選択と技術スタックへの適応
- ✓業務ヒアリングに基づくカスタムルール・スキルの新規設計
- ✓ガードレール・エージェント構成・CI/CDの実装
伴走改善（1ヶ月）
実際のプロジェクトでパイロット運用し、KPIを計測しながら継続的に改善します。
- ✓実プロジェクトでのパイロット運用開始
- ✓KPI計測とルール・スキルの反復改善
- ✓チームへのハンズオン支援
効果測定・レポート
Before/AfterをKPIで定量評価し、次のステップを提案します。
- ✓導入前後のKPI比較レポート
- ✓改善効果の定量評価
- ✓範囲拡大・他プロジェクト展開等の次ステップ提案
50万円〜（税別）
通常価格 80万円〜のところ、導入実績づくりのため先着3社に限り特別価格でご提供します。
含まれるもの（約1.5ヶ月の完結パッケージ）
価格に影響する要素
技術サポートプラン契約者は伴走期間分を差し引き
技術サポートプラン（月額9.9万円）をご契約中のお客様は、伴走期間の月額を差し引きます。実質約40万円〜で基盤構築が可能です。
導入効果の試算例
チームの月間人件費が400万円（5名相当）の場合の保守的な試算です。
コスト削減効果（1年間）
※ 実効改善率はPRリードタイム改善率に保守的係数（50%）を適用した値。基盤は一度構築すれば継続的に効果を発揮するため1年で算出。実際の効果はチーム構成・開発フェーズにより異なります。効果測定レポートで貴社の実績値をお出しします。
ご利用にあたって
準拠する国際標準・フレームワーク
- ・NIST AI RMF（AIリスク管理フレームワーク）に基づくGOVERN / MAP / MEASURE / MANAGEの設計
- ・OWASP Top 10 for LLM Applicationsに基づくPrompt Injection等のリスク対策
- ・ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）を見据えた運用設計
費用に関する注意事項
- ・LLM API利用料・クラウド利用料は実費パススルー（原価＋管理手数料なし）です
- ・組織全体のガバナンス運用（教育・審査・棚卸）は別途ご相談ください
こんなご相談に向いています
- ●AI（Claude Code等）を開発に導入したいが、安全に使える仕組みを整えたい
- ●AIエージェントが守るべきルールやガードレールを設計してほしい
- ●プロンプト設計のベストプラクティスが分からず、品質にバラつきがある
- ●AI活用の開発フローを標準化し、チーム全体に展開したい
- ●PoCは成功したが、本番開発に向けてCI/CDやテスト基盤を整備したい