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AI 時代の開発外注、本番化、MVP、開発体制、業務改善まで。min's の現場感から書いた記事をまとめています。
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まず読むべき 4 記事
01AI DEVELOPMENTVibe Coding で作ったシステムが、本番で使えない理由
AI で「動くもの」までは速いのに、本番運用で詰まるのはなぜか。実案件から逆算した、Vibe Coding と本番システムの段差を整理します。
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02PRODUCT OPSAI で作った業務システムが、リリース後に破綻する 5 パターン
リリースまでは速かったのに、運用に入った瞬間に止まる。現場で詰まる構造を 5 つに分解します。
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03STARTUPAI-native MVP の作り方：最初に作るべき機能、作ってはいけない機能
MVP は「最小機能」ではなく「最小検証単位」。AI で速く作れる時代の MVP スコープ設計を整理します。
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04OUTSOURCINGAI 時代の開発外注ガイド：安く早く作る前に決めるべきこと
AI で開発は速くなった。だからこそ、発注前の設計責任と運用責任が成功率を決める。発注前整理から外注の使い分けまで。
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AI 時代の本番化と品質
Vibe Coding や AI で作ったプロトタイプを、事業で使えるシステムに育てるための観点。
スタートアップ / MVP 開発
MVP のスコープ、PoC / MVP / 本番開発の使い分け、予算、KPI、投資家対応まで。
- STARTUPAI-native MVP の作り方：最初に作るべき機能、作ってはいけない機能
スタートアップスタートアップスタジオ型の開発会社とは何か
MVPMVP 開発を外注するときに失敗しないスコープの決め方
MVPPoC と MVP と本番開発の違い
MVP新規事業のシステム開発で、最初から作ってはいけない管理画面
投資AI で作った MVP を投資家に見せる前に直すべきポイント
予算スタートアップの開発予算は最初にいくら必要か
KPI初期プロダクトの KPI 設計：作る前に決めるべき数字
検証SaaS を作る前に、Excel・スプレッドシートで検証すべきこと
比較ノーコード、AI 生成、本開発の使い分け
AI 開発体制とツール
Claude Code / Codex / Cursor のチーム導入、CLAUDE.md / AGENTS.md の運用、組織変化、技術顧問。
AI 業務改善・社内 AI ツール
業務フロー整理から、AI 化候補の選定、社内ツール、問い合わせ対応の自動化まで。
運用・保守・継続改善
リリース後の運用設計、保守費用、管理画面改善、継続改善のサイクル。
動くデモで終わらせず
本番まで持っていく開発を
AI で作りかけたもの、止まりかけている開発、新しいプロダクトの構想。 まずは現状を整理するところから、ご相談ください。