KDDIアイレットは10月15日、AI駆動開発によるMVP開発の実用性を検証する「AIDD MVP StartDash」の提供を開始しました。
生成AIのユースケースを絞り、要件定義からテストまでを1カ月のPoCで検証する固定価格パッケージです。
価格は300万〜400万円で、AWS環境上のプロトタイプや検証レポートを成果物として提供します。
記事の概要
「AIDD MVP StartDash」は、生成AI機能の実現性を1カ月で確かめるサービスです。
利用企業は事前にスコープを決め、検証する生成AIのユースケースを1〜2本に絞ります。
PoCでは、会議メモや既存資料からAIがPRD相当のユーザーストーリーを生成します。
設計ではモデル選定やプロンプト設計を行い、実装ではAWS上でAIがコードを生成します。
エンジニアは生成コードのレビューと、生成AIとの連携部分に注力します。
主な成果物は、AWS環境上で動くプロトタイプ、GitHubリポジトリ、スコープ定義書、検証レポートです。
対象は、PoC後の本番システムもAWS上で構築・運用する計画の企業です。
記事のポイント
- 1カ月で実現性を検証： 要件定義・デザイン・実装・テストの4プロセスを1カ月に圧縮して検証します。
- 固定価格で成果物を提供： 価格は300万〜400万円で、プロトタイプやGitHubリポジトリなどを成果物とします。
- 本開発への提言も提示： 成功基準に沿った検証結果を報告し、本開発に向けた提言として提出します。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 300万〜400万円の固定価格と動くプロトタイプが、生成AI案件の初期投資を判断する材料になります。1〜2本のユースケースと成功基準を先に絞ることが重要になりそうです。
- 同業のサービス提供者： 短期間で検証結果まで示す提案が増えれば、PoCの評価軸は期間や価格だけでなく、本開発へ移行できる成果物と提言の具体性にも広がる可能性があります。
- 開発会社・SIer： 要件定義やコード生成をAIに担わせ、エンジニアがレビューと連携部分に集中する進め方は、案件の役割分担や工数見積もりを見直す契機になりそうです。
このニュースの背景
企業で生成AIの活用が広がる一方、本格的な開発投資に踏み切る前に、実現性や効果を確かめたいという課題が生じています。
KDDIアイレットはこれまで3カ月でMVPを構築するサービスを提供しており、顧客との対話を通じて、より小さく早く動くものを確認したいニーズを把握していました。
今回のサービスは、要件定義からテストまでの4プロセスを1カ月に圧縮し、AWS上のプロトタイプと検証レポートによって本開発前の判断を支援する位置づけです。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
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