御社のビジネスにAI駆動開発基盤をインストール

システム開発の"OS"を入れ替える

人とAIが、ワンチームで開発できる状態へ

AI導入の目的は、人を減らすことではありません。
クライアントメンバーとfoo.logのエンジニアがワンチームで開発に向き合い、
仕様の整理、検証、レビュー、改善といった無駄な摩擦を減らしながら、
本来のアジャイルな動きを取り戻すことです。

Agent Team / Artifact / Toolchain

foo.logのAI駆動開発基盤は、AIを追加するものではありません。
クライアントメンバーとfoo.logのエンジニアが、同じ仕様・同じ成果物・同じ品質基準を共有し、
ワンチームで開発を進められるように、開発そのものを再設計する基盤です。

01 / Agent Team

役割を分ける

人とAIの役割を整理し、ワンチームで判断しやすくする

設計・実装・試験・監査を役割として分離し、品質を構造化。クライアント側と開発側の責任分界も明確にし、人はより重要な判断に集中できるようにします。

  • 設計・実装・試験・監査を役割として分離し、品質を構造化
  • クライアント側と開発側の責任分界も明確になる
  • 人はより重要な判断に集中しやすくなる
02 / Artifact

共有知識を残す

仕様と経緯を、チーム全体で参照できる形にする

仕様・契約・履歴を機械可読な成果物として蓄積。AIと人が同じ知識を参照し、認識ずれを減らします。属人的な暗黙知を減らし、継続開発しやすくします。

  • 仕様・契約・履歴を機械可読な成果物として蓄積
  • AIと人が同じ知識を参照し、認識ずれを減らす
  • 属人的な暗黙知を減らし、継続開発しやすくする
03 / Toolchain

品質を守る

無駄な手戻りを減らし、速く安全に進める

影響分析・検証・品質ゲートを自動化し、レビューや確認作業の負荷を減らします。スピードを落とさず、運用品質を守れる体制を作ります。

  • 影響分析・検証・品質ゲートを自動化
  • レビューや確認作業の負荷を減らす
  • スピードを落とさず、運用品質を守れる

開発アプローチの比較

従来開発・一般的なAI利用と比べたときの違いは、AIを部分的な支援として使うのではなく、
ワンチームで再現性ある開発を進める基盤として設計する点にあります。

比較軸 従来開発 一般的なAI利用開発 当社 AI駆動開発基盤
開発プロセス 確立されたプロセスを人が運用 既存プロセスの一部にAI支援を追加 全工程をAI前提で再設計
仕様管理 設計書を人が作成・管理 仕様書はあるがAIが十分扱えない 機械検証可能な単一ソースで管理
品質・ガードレール レビュー・lint・CI + 規約・手順書 従来の仕組み + AIレビュー支援 ルール・制約・品質ゲートでAI行動を拘束
チームの動き方 役割ごとに分断されやすい AI活用が個人最適になりやすい 人とAIが同じ基盤を参照し、ワンチームで進める
継続改善 ふりかえりで改善、暗黙知化しやすい プロンプトや個人ノウハウの共有が中心 観測結果をもとに基盤自体を継続改善

完全な比較表を見る

課題に合わせた導入スタイル

現在の課題や体制に応じて、最適なところから始められます。
いずれのスタイルでも、クライアントメンバーとfoo.logがワンチームで開発体制を作っていきます。

Style 1

契約駆動開発で、
ブレない開発の土台を作る

仕様のブレを減らしたい。品質を安定させたい。まずは開発を崩れにくくしたい。

仕様・契約・成果物を整理し、クライアントメンバーとfoo.logが同じ前提で会話できる状態を作ります。認識合わせやレビューの摩擦を減らし、AI活用も見据えた開発基盤の土台を整えます。

  • 仕様・契約・実装の対応関係を明確化
  • artifact ベースで検証できる状態を整備
  • 人依存の判断を減らし、チームの共通基盤を作る

ワンチーム開発のための共通言語を整えるフェーズ

Style 2

AI駆動開発基盤で、
属人性を仕組みに変える

品質はある程度高いが、属人的な業務を減らしたい。もっとチームで速く動けるようにしたい。

エージェント定義のDSL化、artifact の検証、品質ゲートの実行系を整え、チームの暗黙知を再現可能な仕組みに変えていきます。人は定型作業から解放され、より本質的な判断と協働に集中できます。

  • Agent Team を定義し、役割分離された開発体制を構築
  • artifact と quality gate を中核にした実行系を整備
  • 属人的な運用を減らし、アジャイルに動きやすくする

仕組みで品質とスピードを両立する中核フェーズ

Style 3

継続的改善まで含めた、
フルAI駆動開発体制を作る

AI駆動開発を本格導入したい。プロダクション品質を守りながら、開発力そのものを競争優位にしたい。

observability を含め、エージェントの振る舞い・品質・開発プロセスを可視化しながら、クライアントメンバーとfoo.logがワンチームで基盤自体を継続改善していける体制を構築します。

  • エージェントの振る舞いを複数軸で記録・分析
  • 品質・速度・差し戻しを見ながら改善ループを運用
  • ワンチームで基盤を育て、競争優位につなげる

開発基盤を共同で進化させる上位フェーズ

AIが人を置き換えるのではなく、人が本来やるべき判断・対話・改善に集中できるようにする。
それが、foo.logの考えるAI駆動開発です。

foo.logは、クライアントメンバーとワンチームで開発に入り、 仕様・品質・改善の基盤を整えながら、AI駆動開発を現場に定着させます。 速さだけでも、自動化だけでもなく、事業に効く開発体制を一緒に作ります。

デジタル治療薬開発

DTx product development

当社はデジタル治療薬アプリ/サービスの開発から上市後まで、総合的なDTxに関連したアプリ・インフラを構築を行うことが可能です。お客様の状況・ニーズに合わせて幅広くフレキシブルなサポートができる体制となっております。 ご相談をご希望の方は問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。

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デジタル治療薬開発の概要図

開発事例 (Development Case)

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dヘルスケア

株式会社NTTドコモの「dヘルスケア」は、総合的な健康管理サービスです。歩数や体重の記録でdポイントが貯まる他、医師へのチャット相談、健康クイズ、AIを活用した健康スコアリング・アドバイス機能など、多彩な機能を提供しています。

弊社からは企画立案PM・アプリ・基盤開発・主管部業務・仕様調整、フィールドトライアルの実施等の協力社員として23名を派遣し、サービスの中核的な開発を担当しています。

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MyAnimeList

世界230カ国以上のユーザーが利用する世界最大級のアニメ＆マンガ専門のソーシャルネットワーキングサービス。月間利用者約1,800万人、約2.7億PV（2021年1月月間数値）を誇る世界最大のアニメコミュニティーサイト。

基盤システムからスマートフォンアプリまで一貫した開発を担当。アニメ・マンガの情報検索、レビュー投稿、AIを活用したレコメンデーション機能など、高度な機能を実装。

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花王株式会社「Kaoコレモ！」アプリ開発。家庭内の花王商品のバーコードをスキャンしてスクラッチくじに挑戦し、ポイント（ハート）を貯めることができるアプリケーション。

アンケート回答や動画広告視聴でもポイントが貯まり、貯めたポイントは花王商品と交換可能。本アプリを通じて、生活者と花王商品の新たな出会いを創出し、ブランドロイヤリティの向上に貢献するシステムを構築。

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主要取引先(Key Clients)

主要取引先企業のロゴ

会社概要(Company Profile)

foo.log株式会社は2005年にデジタルアプリ開発会社として設立、先端技術やデジタル戦略に深い知識と見識を持つメンバーのみで構成され、大学研究分野での開発、デジタルマーケティングの専門家、ブランド戦略家、注目のクリエイティブディレクター、Web/アプリケーション技術エンジニア、トップクラスのユーザーエクスペリエンス専門家など異なるバックグラウンドを持つメンバーが連携し、日本の様々なスタートアップ企業から行政・業界のトップ企業までのプロジェクト推進に携わっています。

社名
foo.log株式会社（フー・ドット・ログ）
設立
2005年（平成17年）10月5日
資本金
3,204万円
事業内容
ソフトウェア開発
代表
代表取締役社長　小川誠　博士（科学）
顧問
  • 八木雅和　大阪大学特任准教授
所在地
113-0033 東京都文京区本郷4丁目37番17号 本郷トーセイビル2階
従業員数
32名
代表電話番号
03-3813-7170
各種外部認証
登録証
医療機器製造業登録証（2021年4月取得）

アクセス (How to Reach Us)

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