次世代のシステム開発を、AIと共に

AI × エンジニア × 顧客

三位一体の次世代開発

私たちは「顧客 × 当社エンジニア × 先進AI」の三位一体で、圧倒的なスピードと品質を両立する次世代システム開発チームをご提供します。

しかも本取り組みは単なる受託開発にとどまりません。開発プロセスそのものが "ライブ教材"となり、顧客チームがAIツール活用・プロンプト設計・エージェントオーケストレーションを実戦形式で習得できる──これが当社独自の《AI‑Augmented Agile & Enablement》モデルです。

GitHub Copilot導入企業で開発時間18〜40%短縮が報告される一方、開発者のAIスキルが向上するほど効果が加速することも示されています。当社はこの「スキルと成果の好循環」をプロジェクト内で構築します。

Autonomous Software Engineer

  • • 長期計画を自動策定し、シェル・エディタ・ブラウザを自律操作して"動くコード"を完成まで実装
  • • 顧客エンジニアはCladeCode/Devinの計画を読み解き、タスク委譲指示を出すAIマネジメントを体験

AIコードエディタ & Agent Mode

  • • コードベース全体を理解し、自然言語での一括リファクタや複数行オートコンプリートを実現
  • • 顧客はAIペアプログラミングのベストプラクティス(意図説明・安全フェンス)を実地で学習

組織横断AIオーケストレーション

  • • Copilot、OpenAI企業版、内部LLMを役割別に統合
  • • 権限管理・データ保護・責任分界までを一緒に設計し、顧客の社内AIガイドライン策定を支援

プロジェクト進行イメージ(2週間スプリント)

Day 主要アクティビティ 顧客が得るAIスキル例
1
顧客・PM・Devinで要件ブレインストーミング
Prompt Structuring
1‑2
Devinが技術設計案を自動生成 → エンジニアがレビュー
AI設計レビュー手法
3‑9
Cursor上でペア実装・自動テスト・品質ゲート
AIペアプロ/AIテスト
10
ステークホルダーにデモ&本番リリース
AIデモンストレーション
11‑14
AIがログ解析し改善チケット作成→次スプリントへ
AIログ解析&改善計画
Day 1
顧客・PM・Devinで要件ブレインストーミング
Prompt Structuring
Day 1‑2
Devinが技術設計案を自動生成 → エンジニアがレビュー
AI設計レビュー手法
Day 3‑9
Cursor上でペア実装・自動テスト・品質ゲート
AIペアプロ/AIテスト
Day 10
ステークホルダーにデモ&本番リリース
AIデモンストレーション
Day 11‑14
AIがログ解析し改善チケット作成→次スプリントへ
AIログ解析&改善計画

実戦投入済み

AIエージェント活用アジャイルプロジェクトを、複数の大規模サービス開発・運用において実践。

セキュリティ & ガバナンス

ISO 27001適合の社内AIプラットフォームで機密を保護。

スキル定着をコミット

プロジェクト終了時点で顧客チームのAIセルフサービス率80%以上を目標に伴走。

学習文化

当社エンジニアは毎週AI技術アップデート会を開催し、最新手法を即現場へフィードバック。

AI駆動開発の実践基盤

AI-Driven Development in Practice

AIエージェントに「ただコードを書かせる」だけでは、品質の安定した開発は実現できません。
当社はGitHubが提唱するAI駆動開発フレームワーク「Spec Kit」を基盤に、自社開発の仕様管理ツール・自動生成ツールチェイン・ガードレール機構を統合。
AIによる柔軟な意味的判断プログラムによる堅い機械的チェックを組み合わせた、再現可能な開発体制を構築・実証しています。

Spec Kit + 自社ツールチェイン統合

GitHubのSpec Kitは、AIエージェントが理解・実行しやすい構造化フォーマットでソフトウェア仕様を管理するフレームワークです。 当社はこの開発フローの各フェーズ境界に、独自開発の仕様整合性チェッカー・APIコード生成・DBスキーマ管理・ドキュメント同期ツール群を接続。 フェーズを進むたびに自動検証ゲートが作動し、不整合があれば次に進めないパイプラインを構成しています。

Constitution
開発原則の策定
Specify
仕様の構造化
整合性検証
Plan / Tasks
設計・タスク分解
SSoT整合性 + 影響分析
Implement
AI実装 + 継続検証
API準拠 + DDL安全性 + ドリフト検出
PR Gate
全検証パス
全チェック一括実行

= 自社ツールチェインによる機械的検証ゲート(不整合がある場合は次フェーズに進めない)

SSoT管理と自動生成

全Artifactに唯一の正を定め、派生物はすべて自動生成

仕様定義・API契約・DBスキーマ・UIデザイン・バージョン情報など、開発に関わる全カテゴリのArtifactに唯一の権威的ソース(SSoT)を明確に定めます。 同じ情報が複数箇所に必要な場合は自動展開ツールが同期し、手動コピーによる矛盾の発生を原理的に排除。 SSoTからルーティングコード・型定義・バリデーション・ORMモデル等を自動生成し、AIも人間もこの生成物を介して開発を行います。

  • SSoT定義:情報カテゴリごとに唯一の正を明確化し、派生物の手編集を禁止
  • 自動展開:同一情報の複数箇所参照はツールが自動同期 → 手動コピーによる矛盾を排除
  • コード生成:SSoTからルーティング・型・バリデーション等を自動生成 → 仕様と実装が構造的に一致
  • ドリフト検出:生成ファイルへの手改変・再生成漏れをツールが自動検知

二重構造のガードレール

AIの意味的判断 × ツールの機械的検証のインテグレーション

品質保証を単一の手段に依存しません。 プロジェクト固有の「Constitution(憲法)」をAIが常時参照し意味的な判断を行うAI層と、 仕様整合性・API準拠・テスト網羅性・ドリフト検出をプログラムで実行するツール層を統合。 AIが見落とす構造的不整合はツールが検出し、ツールでは判断できない設計意図やコード品質はAIが検証する——両層が補完しあうことで堅牢な品質基盤を実現します。

  • AI層:Constitution参照による原則遵守判断・テスト健全性の意味的検証・コードレビュー
  • ツール層:仕様↔SSoT整合性チェック・API契約準拠検証・ドリフト検出・DDL安全性検査(10以上の検証コマンド)
  • 統合:CI/CDパイプラインで両層の結果を統合、全ゲート通過が必須でマージ可能に

エージェントチーム

専門役割に分かれたAIの協調動作

一つの万能AIに全てを任せるのではなく、6つの専門役割に分かれたAIエージェントチームが協調動作します。 実装を行うAIと、仕様準拠・テスト健全性を検証するAIを明確に分離し、 人間のアーキテクトが設計判断・タスク指揮・最終レビューを担います。

  • 設計・指揮エージェント:全体指揮・設計判断・レビュー
  • バックエンド / フロントエンド実装エージェント:専門領域の実装
  • テスト作成エージェント:仕様IDに紐付いたテスト作成
  • 準拠検証 / テスト検証エージェント:読み取り専用の独立検証
  • 修正エージェント:検証指摘に対する最小限の修正

仕様駆動トレーサビリティ

要件→設計→コード→テストの完全追跡

すべての実装は構造化された仕様定義から出発します。 要件ID→API定義→DBスキーマ→テストケースの参照関係を仕様管理ツールが機械的に追跡。 仕様に対応しないコードの混入、未実装の仕様、仕様IDを参照しないテストをツールが自動検出し、AIの「勝手な追加実装」や実装漏れを防ぎます。

  • 仕様変更時の影響範囲をツールが自動分析
  • 未実装仕様・未テスト要件・参照不整合を機械的に検出
  • 仕様変更は常に上流(仕様)から開始 — 実装からの逆流を禁止

これらは机上の理論ではなく、ヘルスケアSaaSの本番プロダクト開発で日々運用されている実戦知見です。 Spec Kitの開発フローに10以上の自動検証ゲート・6つの専門AIロール・自社ツールチェインが統合され、 AIの生産性と人間が求める品質水準を両立しています。このノウハウを、お客様のプロジェクトにも適用します。

詳しく読む

開発事例 (Development Case)

dヘルスケア画面1
dヘルスケア画面2
dヘルスケア画面3
dヘルスケア画面4
dヘルスケア画面5
dヘルスケア画面6
dヘルスケア画面7
dヘルスケア画面8
dヘルスケア画面9
dヘルスケア画面10
dヘルスケア画面11
dヘルスケア画面12
dヘルスケア画面13
dヘルスケア画面14
dヘルスケア画面15
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。

MyAnimeList画面1
MyAnimeList画面2
MyAnimeList画面3
MyAnimeList画面4
MyAnimeList画面5
MyAnimeList画面6
MyAnimeList画面7
MyAnimeList画面8
MyAnimeList画面9
MyAnimeList画面10
MyAnimeList画面11
MyAnimeList画面12
MyAnimeList画面13
MyAnimeList画面14
MyAnimeList画面15
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。

Kaoコレモ!画面1
Kaoコレモ!画面2
Kaoコレモ!画面3
Kaoコレモ!画面4
Kaoコレモ!画面5
Kaoコレモ!画面6
Kaoコレモ!画面7
Kaoコレモ!画面8
Kaoコレモ!画面9
Kaoコレモ!画面10
Kaoコレモ!画面11
Kaoコレモ!画面12
Kaoコレモ!画面13
Kaoコレモ!画面14
Kaoコレモ!画面15
Kaoコレモ!

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。

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。

お問い合わせはこちら
デジタル治療薬開発の概要図

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)

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
最寄り駅
東京メトロ丸ノ内線 本郷三丁目駅